Etude comparative des performances des méthodes ensemblistes
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Etude comparative des performances des méthodes ensemblistes

MARCEL KATULUMBA MBIYA NGANDU

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Application d’Adaboosting et Random Forest aux bases de données binaire et Multi-classes

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.

Format : Papier

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Quantité
Disponible

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.


Fiche technique

Auteur
MARCEL KATULUMBA MBIYA NGANDU
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2022
Pages
52
Pays
République démocratique du Congo République démocratique du Congo

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