translate English to French: The prediction categories between 0.00 and 1.00 yielded varying levels of overall accuracy, with a maximum of 75.4% of the total sample being correctly identified (at the 0.55 category). Table 2 Computer Simulation Evaluation of Sex Offender Risk Appraisal Guide Release Decisions Predictian category Offenders correctly Identified False negatives (success predicted but offender recidivated) False positives (recidivism predicted but offender succeeded) 0.00 43.9% 0.0% 56.1% 0.08 43.9% 0.0% 56.1% 0.12 43.9% 0.0% 56.1% 0.17 54.4% 0.0% 45.6% 0.35 70.2% 7.0% 22.8% 0.44 71.9% 14.0% 14.0% 0.55 75.4% 19.3% 5.3% 0.76 63.2% 35.1% 1.7% 1.00 57.9% 42.1% 0.0% The overall accuracy of the model at each prediction category is of considerable theoretical and empirical interest, but the results of the computer simulation suggest that maximizing overall accuracy does not account for the relative costs of prediction errors.  For example, specifying a cutoff at the model's maximum prediction capacity (75.4% correct) would result in misclassifying approximately 24.6% of the sample, and most of the errors would be false negatives (releasing offenders who should have been kept in custody).
Tableau 2 Résultats d'une simulation informatique des décisions de mise en liberté à l'aide du Guide d'evaluation du risque chez les délinquants sexuels Catégorie de prévision Délinquants correctement dépistés Faux négatifs (prévu la réussite, mais le délinquants a récidivé) Faux positifs (prévu un échec, mais le délinquants n'a récidivé) 0,00 43,9% 0,0% 56,1% 0,08 43,9% 0,0% 56,1% 0,12 43,9% 0,0% 56,1% 0,17 54,4% 0,0% 45,6% 0,35 70,2% 7,0% 22,8% 0,44 71,9% 14,0% 14,0% 0,55 75,4% 19,3% 5,3% 0,76 63,2% 35,1% 1,7% 1,00 57,9% 42,1% 0,0% Les catégories de prévision allant de 0,00 à 1,00 ont produit différents niveaux d'exactitude, le pourcentage de l'échantillon dépisté correctement étant de 75,4 % au maximum (pour la catégorie 0,55).  L'exactitude globale du modèle pour chaque catégorie de prévision revêt un intérêt théorique et empirique considérable, mais les résultats de la simulation informatique semblent indiquer que toute tentative de maximiser l'exactitude globale ne fait pas entrer en ligne de compte les coûts relatifs des erreurs de prévision.  Si l'on choisissait par exemple pour limite la capacité de prévision maximale du modèle (exactitude dans 75,4 % des cas), cela voudrait dire qu'environ 24,6 % des membres de l'échantillon seraient mal classés, la plupart des erreurs consistant en des faux négatifs (libérer des délinquants qui devraient être maintenus en incarcération).