Erreur Out Of Bag - Historique des versions

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	== Anglais ==		== Anglais ==
	'''Out-of-bag error'''		'''Out-of-bag error'''


	==Sources==		==Sources==

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	'''Out-of-bag error'''		'''Out-of-bag error'''

	~~<small>~~
			==Sources==

	[https://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-bag_error Source : Wikipedia ]		[https://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-bag_error Source : Wikipedia ]

Pitpitt le 23 novembre 2021 à 13:44

2021-11-23T13:44:48Z

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	[https://perso.univ-rennes2.fr/system/files/users/rouviere_l/poly_apprentissage.pdf Source : Université de Rennes 2 ]		[https://perso.univ-rennes2.fr/system/files/users/rouviere_l/poly_apprentissage.pdf Source : Université de Rennes 2 ]

	[[Catégorie:~~Publication]]~~		[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	~~[[Catégorie:Wikipedia-IA‏‎~~]]

ClaireGorjux le 22 novembre 2021 à 14:12

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	[https://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-bag_error ~~Source :~~ Source : Wikipedia ]		[https://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-bag_error Source : Wikipedia ]

	[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms Source : Wikipedia Machine learning algorithms ]		[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms Source : Wikipedia Machine learning algorithms ]

ClaireGorjux le 22 novembre 2021 à 14:11

2021-11-22T14:11:38Z

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	== Définition ==		== Définition ==
	Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des [[forêt aléatoire\|forêts aléatoires]], des [[arbre de décision\|arbres de décision]] boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation [[bootstrap]0 ([[ré-échantillonnage avec remise ensembliste]]). La mise en sac utilise un [[sous-échantillonnage]] avec remplacement pour créer des [[échantillon]]s d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.		Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des [[forêt aléatoire\|forêts aléatoires]], des [[arbre de décision\|arbres de décision]] boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap ([[ré-échantillonnage avec remise ensembliste]]). La mise en sac utilise un [[sous-échantillonnage]] avec remplacement pour créer des [[échantillon]]s d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.

	== Français ==		== Français ==
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	[https://perso.univ-rennes2.fr/system/files/users/rouviere_l/poly_apprentissage.pdf Source : Université de Rennes 2 ]		[https://perso.univ-rennes2.fr/system/files/users/rouviere_l/poly_apprentissage.pdf Source : Université de Rennes 2 ]

	[[Catégorie:~~vocabulary~~]]		[[Catégorie:Publication]]
	[[Catégorie:Wikipedia-IA‏‎]]		[[Catégorie:Wikipedia-IA‏‎]]

ClaireGorjux le 22 novembre 2021 à 14:10

2021-11-22T14:10:23Z

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	== Définition ==		== Définition ==
	Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des [[forêt aléatoire\|forêts aléatoires]], des [[arbre de décision\|arbres de décision]] boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap ([[ré-échantillonnage avec remise ensembliste]]). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des ~~échantillons~~ d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.		Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des [[forêt aléatoire\|forêts aléatoires]], des [[arbre de décision\|arbres de décision]] boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation [[bootstrap]0 ([[ré-échantillonnage avec remise ensembliste]]). La mise en sac utilise un [[sous-échantillonnage]] avec remplacement pour créer des [[échantillon]]s d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.

	== Français ==		== Français ==

ClaireGorjux le 22 novembre 2021 à 14:08

2021-11-22T14:08:42Z

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	== Définition ==		== Définition ==
	Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des forêts ~~d'arbres décisionnels~~, des arbres de décision boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap (~~bagging~~). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.		Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des [[forêt aléatoire\|forêts aléatoires]], des [[arbre de décision\|arbres de décision]] boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap ([[ré-échantillonnage avec remise ensembliste]]). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.

	== Français ==		== Français ==

ClaireGorjux le 22 novembre 2021 à 14:06

2021-11-22T14:06:30Z

← Version précédente		Version du 22 novembre 2021 à 10:06
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	== Définition ==		== Définition ==
	Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des forêts ~~aléatoires~~, des arbres de décision boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap (bagging). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre~~. L'erreur OOB est l'erreur de prédiction moyenne sur chaque échantillon de formation xi, en utilisant uniquement les arbres qui n'avaient pas xi dans leur échantillon bootstrap~~.		Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des forêts d'arbres décisionnels, des arbres de décision boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap (bagging). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.

	== Français ==		== Français ==

ClaireGorjux le 22 novembre 2021 à 14:03

2021-11-22T14:03:23Z

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	~~==en construction==~~

	== Définition ==		== Définition ==
	~~XXXXXXXXX~~		Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des forêts aléatoires, des arbres de décision boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap (bagging). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre. L'erreur OOB est l'erreur de prédiction moyenne sur chaque échantillon de formation xi, en utilisant uniquement les arbres qui n'avaient pas xi dans leur échantillon bootstrap.

	== Français ==		== Français ==
	''' ~~XXXXXXXXX~~ '''		'''erreur Out Of Bag'''

	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' Out-of-bag error'''		'''Out-of-bag error'''


	Out-of-bag (OOB) error, also called out-of-bag estimate, is a method of measuring the prediction error of random forests, boosted decision trees, and other machine learning models utilizing bootstrap aggregating (bagging). Bagging uses subsampling with replacement to create training samples for the model to learn from. OOB error is the mean prediction error on each training sample xᵢ, using only the trees that did not have xᵢ in their bootstrap sample.[1]

	Bootstrap aggregating allows one to define an out-of-bag estimate of the prediction performance improvement by evaluating predictions on those observations which were not used in the building of the next base learner.


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	[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms Source : Wikipedia Machine learning algorithms ]		[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms Source : Wikipedia Machine learning algorithms ]

			[https://perso.univ-rennes2.fr/system/files/users/rouviere_l/poly_apprentissage.pdf Source : Université de Rennes 2 ]

	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]
	[[Catégorie:Wikipedia-IA‏‎]]		[[Catégorie:Wikipedia-IA‏‎]]

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2021-11-22T14:01:01Z

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