Seuil et calibration
Choisir le seuil sur validation, vérifier la calibration.
Seuil métier
Défaut 0,5, à déplacer sur validation : baisser pour rappeler (dépistage), monter pour être précis (spam). Courbe précision-rappel pour choisir, jamais sur test.
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
prec, rec, thr = precision_recall_curve(y_val, scores)
Calibration
predict_proba ≈ 0,8 doit arriver 8 fois sur 10. Sinon CalibratedClassifierCV (sigmoid/isotonic) sur validation. Une log-loss basse mais mal calibrée = seuils à revoir avant production.
Pas de correction en ligneConfrontez votre code aux résultats attendus du cours.