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Etude comparative des performances des méthodes ensemblistes
Univ Europeenne - EAN : 9783841732286
Édition papier
EAN : 9783841732286
Paru le : 2 juin 2022
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- EAN13 : 9783841732286
- Réf. éditeur : 7834297
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 2 juin 2022
- Disponibilite : Disponible
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 52
- Format : H:220 mm L:150 mm
- Poids : 85gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : Les méthodes ensemblistes sont basées sur l'idée de combiner les prédictions de plusieurs classifieurs pour une meilleure généralisation et pour compenser les défauts éventuels de prédicteurs individuels.On distingue deux familles de méthodes : Méthodes parallèles (Bagging, Forêts aléatoires) dans lesquelles le principe est de faire la moyenne de plusieurs prédictions en espérant un meilleur résultat suite à la réduction de la variance de l'estimateur moyen. Méthodes séquentiels (Boosting) dans lesquelles les paramètres sont itérativement adaptés pour produire un meilleur mélange.Dans cet ouvrage nous affirmons que lorsque les membres d'un prédicteur commettent des erreurs différentes il est possible de réduire les exemples mal classés comparativement à un prédicteur unique. Les performances obtenues seront comparées en utilisant des critères comme le taux de classification, la sensibilité, la spécificité, le rappel, etc.
- Biographie : Marcel KATULUMBA MBIYA NGANDU est Licencié en Génie Informatique ressortissant de l'Université de Mbujimayi. Depuis 2018, il est Assistant au Département d'Informatique de l'Université de Mbujimayi. Il est chercheur en Génie Logiciel et Construction des Programmes, Systèmes d'Information, et Intelligence Artificielle.
