« Classificateur à gradient amplifié » : différence entre les versions
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Dernière version du 23 mai 2025 à 11:47
Définition
Les classificateurs à gradient amplifié sont un groupe d’algorithmes d’apprentissage ensembliste qui combinent de nombreux modèles d’apprentissage faibles pour créer un modèle prédictif solide.
Compléments
Nous recommandons de l'adjectif « amplifié » ou encore « dopé » plutôt que « renforcé » pour éviter toute confusion avec l'apprentissage par renforcement. Aussi, certains favorisent l'emploi du mot « dopé » comme équivalent du terme anglais « boosting » car il est plus court.
Les modèles à gradient amplifié sont populaires en raison de leur efficacité à classer des ensembles de données complexes et on les a récemment utilisés pour gagner de nombreux défis en science de données comme Kaggle.
La bibliothèque d’apprentissage automatique Python, Scikit-Learn, prend en charge différentes implémentations de classificateurs à gradient dopé.
Français
classificateur à gradient amplifié
classificateur à gradient dopé (plus concis)
classificateur à gradient renforcé (Attention! Confusion possible avec l'apprentissage par renforcement)
Anglais
gradient-boosted classifier
gradient boosted classifier
gradient-boosting classifier
gradient boosting classifier
Sources
Bayer / Calantic - classificateur à amplification de gradient
Scikit-Learn, Gradient Boosting Regressor
Contributeurs: Claude Coulombe, wiki, Sihem Kouache
