« Empilement de modèles » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
m (Claude COULOMBE a déplacé la page Empilement généralisé vers Empilement de modèles) |
(Aucune différence)
| |
Version du 27 avril 2025 à 05:32
Définition
Le concept de l'empilement de modèles (stacking) se retrouve dans le domaine de l'exploration de données prédictif, et permet de combiner les prévisions issues de différents modèles. Il s'avère particulièrement utile lorsque les types de modèles contenus dans le projet sont très différents.
Compléments
L'amplification du gradient (gradient boosting) et le vote majoritaire (Bagging, Voting) sont d'autres méthodes ppour combiner les résultats d'ensembles de modèles (par exemple, à partir de différents jeux de données utilisés pour l'apprentissage).
Français
empilement de modèles
généralisation par empilement
empilement
Anglais
stacking
stacked generalization
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
