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Systèmes de recommandation · Module 5

Interprétation
des Résultats.

Pourquoi le modèle a-t-il choisi cette suggestion plutôt qu'une autre ? Apprenez à ouvrir la boîte noire avec SHAP, LIME et les métriques de performance essentielles.

SHAP
Shapley values
+ LIME
92%
Confiance
Prédiction
XAI
Explainable
AI methods
— Activité

Expliquez la recommandation

Interactive

Pourquoi « Interstellar » pour Marie ?

Déchiffrez les mécanismes de prédiction et comprenez comment votre modèle arrive à ses conclusions

— Cas d'usage

Marie a noté Inception (5⭐), Interstellar (4⭐), Dune: Part Two (4.5⭐). Le modèle recommande fortement Interstellar à un nouvel utilisateur similaire. Pourquoi ?

— Explication détaillée
Le modèle (SVD + filtrage collaboratif utilisateur) a identifié que Marie appartient à un cluster d'utilisateurs qui adorent les films de science-fiction philosophique / exploration spatiale avec une forte composante émotionnelle.
— Facteurs contributifs clés
  • Similarité cosinus élevée avec les utilisateurs ayant aimé Inception + 2001: A Space Odyssey
  • Facteur latent n°3 fortement activé (thèmes : temps, relativité, famille)
  • Contribution SHAP : +0.38 pour « Christopher Nolan » et +0.29 pour « exploration spatiale »
Confiance globale de la recommandation : 92% de probabilité que Marie attribue ≥ 4/5
Precision@5
0.78

Top-5 pertinents

Recall@10
0.64

Couverture des bons items

NDCG@10
0.81

Qualité du classement

RMSE
0.86

Erreur moyenne prédiction

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