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  • FN COUNTS
  • CLASS BIAS
  • HUMAN REVIEW

Analyser les taux d'erreur de classification avec votre IA

Connectez vos données de prédiction une seule fois. Votre IA s'occupe ensuite des calculs pour identifier précisément les failles de votre modèle.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment identifier les types d'erreurs de mon modèle ?

Votre IA utilise les données de prédiction pour générer une matrice de confusion, détaillant chaque faux positif et faux négatif. Vous visualisez ainsi immédiatement quelles classes votre modèle confond le plus souvent.

Analyse des erreurs.

Où vos données d'erreur sont traitées.

L'IA transforme vos prédictions brutes en catégories d'erreurs exploitables.

FP COUNTS

Total des faux positifs

L'IA identifie chaque fois que votre modèle a prédit une classe qui n'existait pas. Vous saurez exactement quels labels déclenchent de fausses alertes.

FN COUNTS

Total des faux négatifs

L'IA signale chaque cas où le modèle a manqué une cible. Cela vous montre quelles catégories spécifiques sont ignorées.

CLASS BIAS

Identifier le biais de classe

En comparant les erreurs par label, l'IA met en évidence un éventuel biais de votre modèle. Vous verrez quelles classes sont surreprésentées ou sous-représentées dans les erreurs.

HUMAN REVIEW

Audit manuel des erreurs

L'IA isole les lignes de données précises qui ont causé les erreurs. Vous pouvez ensuite examiner ces exemples pour comprendre pourquoi le modèle a échoué.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA transforme vos listes de prédictions brutes en une analyse d'erreurs structurée.

  1. Ingérer les prédictions

    Votre IA lit les journaux de prédiction ou les feuilles de calcul fournis pour faire correspondre les valeurs réelles et les valeurs prédites.

    calculate_confusion_matrix

  2. Calculer les erreurs

    L'IA effectue les calculs pour distinguer les succès des fausses alertes et des oublis.

    calculate_confusion_matrix

  3. Catégoriser les échecs

    L'IA regroupe les erreurs par classe pour voir si un label spécifique génère la majorité du bruit.

    calculate_confusion_matrix

  4. Isoler les lignes problématiques

    L'IA identifie les points de données précis qui ont causé un écart pour votre examen.

    calculate_confusion_matrix

Essayez

Copiez ces commandes pour démarrer.

Utilisez ces prompts pour lancer l'analyse immédiatement.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos noms de fichiers ou vos sources de données réelles.

Native V8 Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_lcKPfQMdEs9vOL0QvMD7tp5xcmCCFVUKYwiOuwlI/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Native V8 capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "confusion-matrix-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_lcKPfQMdEs9vOL0QvMD7tp5xcmCCFVUKYwiOuwlI/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Calcule la matrice de confusion pour le fichier prediction_results.csv.

  • Montre-moi le nombre de faux positifs pour la classe 'spam' dans ma feuille de résultats.

  • Analyse les taux d'erreur dans le fichier test_logs.json et dis-moi quelle classe a le plus de faux négatifs.

  • Trouve les lignes spécifiques dans mon jeu de données où le modèle a prédit 'chat' alors que le label réel était 'chien'.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Confusion Matrix Engine une fois, puis posez vos questions.

Liez simplement le MCP à votre client. Vos identifiants restent chiffrés et vous pouvez interroger vos données immédiatement.

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FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA peut-elle corriger les erreurs du modèle pour moi ?

    Non. L'IA se contente d'identifier et de compter les erreurs. Vous devez réentraîner ou ajuster votre modèle vous-même.

  • 02

    L'IA modifie-t-elle mes données de prédiction originales ?

    Non. L'IA lit uniquement vos données pour effectuer les calculs. Elle ne modifie jamais vos fichiers sources ou vos bases de données.

  • 03

    Puis-je l'utiliser avec n'importe quel format de prédiction ?

    L'IA fonctionne avec tout format de données que votre client peut lire et transmettre à l'outil, comme le CSV ou le JSON.

  • 04

    L'IA va-t-elle supprimer mes journaux d'erreurs ?

    Non. Ce MCP n'a aucune capacité de suppression ou d'écrasement de vos données.

  • 05

    Calcule-t-elle aussi la précision et le rappel ?

    Oui, car ces métriques sont dérivées des mêmes calculs de matrice de confusion effectués par l'IA.

  • D'autres questions sur Confusion Matrix Engine ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Confusion Matrix Engine

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