Classification
La classification est une tâche d’apprentissage supervisé qui consiste à assigner une donnée à une catégorie prédéfinie, à partir de ce que le modèle a appris sur des exemples déjà étiquetés. Un cas simple : trier un email en « spam » ou « non-spam ».
Elle se distingue de la régression : la classification prédit une catégorie (oui/non, retenu/écarté), la régression prédit une valeur continue (un salaire, un délai). Les deux sont des sous-tâches de l’apprentissage supervisé.
En RH, la classification est partout dans les outils de tri automatisé : un ATS classe une candidature en « à retenir » ou « à écarter », un modèle de prédiction de départ classe un salarié en « risque élevé » ou « risque faible » de turnover.
Plusieurs algorithmes s’y prêtent, dont l’arbre de décision, les forêts aléatoires (Random Forest) ou les machines à vecteurs de support (SVM). Le choix dépend du compromis souhaité entre précision, rapidité et explicabilité.
Retrouvez tous les termes dans le lexique SIRH et IA de yapluqua.com.
Sources : Data-bird.co, Grammarly (20/11/2024).