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boosting

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Message par gatos Mar 10 Nov 2015 - 11:04

Bonjour,

J'essaie de comprendre l'utilité de l'Adaboost dans l'optimisation des modèles de prédiction et j'ai du mal à comprendre les étapes d'application de cette méthode ?
Par exemple comment l'appliquer pour optimiser l'erreur de prédiction d'un modèle de réseaux de neurones ?

Bien cordialement,


gatos

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Message par joyeux_lapin13 Jeu 12 Nov 2015 - 8:21

Bonjour,

En général le boosting s'applique sur des algorithmes plus simples comme les arbres de décision. Sur un réseau de neurones ça promet d'être un sacré foutoire.

L'idée du boosting est de pondéré les prédictions afin de permettre un meilleur ajustement sur les observations mal classées.

Ce n'est pas la biblio qui manque sur internet:
- http://www.csie.ntu.edu.tw/~b92109/course/Machine%20Learning/AdaBoostExample.pdf
- https://en.wikipedia.org/wiki/AdaBoost
joyeux_lapin13
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Message par gatos Jeu 12 Nov 2015 - 14:42

Merci pour votre réponse

gatos

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