Nous utilisons des cookies pour améliorer votre expérience. Pour nous conformer à la nouvelle directive sur la vie privée, nous devons demander votre consentement à l’utilisation de ces cookies. En savoir plus.
AMELIORATION DES PERFORMANCES DES CLASSIFIEURS
Univ Europeenne - EAN : 9783841736789
Édition papier
EAN : 9783841736789
Paru le : 4 août 2014
64,90 €
61,52 €
Epuisé
Pour connaître votre prix et commander, identifiez-vous
Manquant sans date
Notre engagement qualité
-
Livraison gratuite
en France sans minimum
de commande -
Manquants maintenus
en commande
automatiquement -
Un interlocuteur
unique pour toutes
vos commandes -
Toutes les licences
numériques du marché
au tarif éditeur -
Assistance téléphonique
personalisée sur le
numérique -
Service client
Du Lundi au vendredi
de 9h à 18h
- EAN13 : 9783841736789
- Réf. fournisseur : 6054347
- Editeur : Univ Europeenne
- Date Parution : 4 août 2014
- Disponibilite : Manque sans date
- Barème de remise : NS
- Nombre de pages : 196
- Format : 1.10 x 15.20 x 22.90 cm
- Poids : 296gr
- Interdit de retour : Retour interdit
- Résumé : La performance d'une méthode de classification est d'un grand intérêt pour le choix, la comparaison et la validation des algorithmes de classification. La lisibilité des résultats et la réduction du cout d'échec total de la classification sont d'une importance cruciale pour l'amélioration de la performance des classifieurs. Dans cet ouvrage, nous proposons principalement deux approches de résolution à travers la description d'un modèle d'optimisation métaheuristique baptisé ProSadm-HBA (ProSadm : Programmation d'un Système d'Aide au Diagnostic Médical, en conjonction avec la métaheuristique HBA : Homogeneity Based-Algorithm) et F-HBA ( Fuzzy Homogeneity Based-Algorithm). Nous avons validé nos résultats expérimentaux sur des bases de données médicales connues : Pima (Diabètes), TH (Troubles Hépatiques), AP (Appendicite). Les approches développées permettent de minimiser le nombre total d'échecs de la classification (ProSadm-HBA) tout en respectant la contrainte d'interprétabilité des classifieurs (F-HBA). Ces contributions peuvent être d'un grand intérêt pour les experts dans le domaine médical.









