« Agrégation par ré-échantillonnage avec remise » : différence entre les versions
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Méta-algorithme d'apprentissage ensembliste qui ré-échantillonne au hasard avec remise les données d'entraînement pour créer un ensemble de modèles où chaque sous-échantillon correspond à un modèle distinct. | Méta-algorithme d'apprentissage ensembliste qui ré-échantillonne au hasard avec remise les données d'entraînement pour créer un ensemble de modèles où chaque sous-échantillon correspond à un modèle distinct. | ||
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Version du 22 avril 2020 à 09:20
Définition
Méta-algorithme d'apprentissage ensembliste qui ré-échantillonne au hasard avec remise les données d'entraînement pour créer un ensemble de modèles où chaque sous-échantillon correspond à un modèle distinct.
Note: le résultat sera obtenu par le calcul de la moyenne pour une régression (prédiction d'un nombre) ou par un vote majoritaire dans le cas d'une classification (prédiction d'une classe). Typiquement, le ré-échantillonnage ensembliste aide à réduire la variance et le sur-ajustement. L'algorithme de la forêt aléatoire (random forest) est une extension très utilisée du ré-échantillonnage ensembliste.
Voir: Ré-échantillonnage avec remise.
Français
ré-échantillonnage avec remise ensembliste loc. nom. masc.
agrégation par la méthode de Cyrano loc. nom. fém.
Anglais
bagging
bootstrap aggregation
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
