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boosting
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boosting
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,
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- Nombre de messages : 43
Date d'inscription : 04/07/2014
Re: boosting
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
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
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