Prédicteur faible
Définition
Dans le contexte de l'apprentissage automatique et plus précisément de l'apprentissage ensembliste, un prédicteur faible désigne un modèle ou un algorithme d'apprentissage dont les performances sur une tâche donnée, typiquement la classification, sont seulement légèrement supérieures à celles obtenues par un choix aléatoire.
Compléments
Pour une tâche de classification binaire, cela signifie une exactitude à peine au-dessus de 50%. Un prédicteur faible produit donc un classificateur qui n'est que faiblement corrélé avec la classification correcte.
Le concept de prédicteur faible revêt une importance fondamentale dans la théorie de l'apprentissage automatique. La question centrale posée par Kearns et Valiant était de savoir si un ensemble prédicteurs faibles pouvait être combiné pour créer un prédicteur fort , c'est-à-dire un modèle d'apprentissage capable d'atteindre une exactitude arbitrairement élevée. La réponse affirmative apportée par Robert Schapire en 1990 a ouvert la voie au développement des algorithmes d'apprentissage ensembliste.
Français
prédicteur faible
modèle d'apprentissage faible
modèle faible
classificateur faible
apprenant faible
mauvais élève
weak learner (anglicisme)
Anglais
weak learner
weak predictor
weak classifier
Sources
- StackExchange - weak learner
Machine Learning Mastery - Weak vs. Strong Learners and Boosting - weak learner, strong learner
Contributeurs: Claude Coulombe, wiki
