Thématique de l'échangeÉvaluation de la robustesse d’un modèle de classification
Un bon travail global, avec une compréhension solide des concepts. Certaines interprétations gagneraient à être approfondies, notamment sur les biais possibles du dataset.
Points forts
Bonne compréhension des enjeux liés à la précision, au rappel et au F1-score.
Conseils
Développez davantage l’analyse des faiblesses du modèle pour montrer une vision critique.
Style
Langage clair et accessible. Quelques phrases peuvent être raccourcies pour plus d’impact.
La structure est logique, mais la conclusion pourrait être plus marquante.
Orthographe et grammaire
Quelques fautes d’orthographe mineures, mais rien de rédhibitoire.
Exemple principal
L’exemple sur les données de santé est pertinent, mais manque d’analyse comparative.
Analyse des biais
Une bonne mention des biais potentiels, mais il serait intéressant d’explorer des contre-exemples.
Suggestions d’amélioration
Proposer des solutions pour atténuer les biais identifiés serait un plus.
Conclusion
La conclusion est solide, mais pourrait être renforcée par des recommandations concrètes.
Le code est bien commenté, ce qui facilite la compréhension.