« Empilement généralisé » : différence entre les versions

Dernière version du 23 août 2024 à 19:35

Définition

Le concept de l'empilement généralisé (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.

Le Boosting, le Bagging (Voting) constituent d'autres méthodes permettant de combiner les prévisions issues de différents modèles ou méthodes (par exemple, à partir de différents jeux de données utilisés pour l'apprentissage).

Français

empilement de modèles

empilement généralisé

empilement

Anglais

stacking

Sources

Source : Statistica

GLOSSAIRE DE LA STATISTIQUE

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-__NOTOC__
-== en construction ==
-<small>Entrez ici les domaines et catégories...</small>
-[[Category:Vocabulaire]]
-[[Category:Coulombe]]
-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
-<br />
 == Définition ==
+Le concept de l'empilement généralisé (''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.
-<br />
+Le ''Boosting'', le ''Bagging'' (''Voting'') constituent d'autres méthodes permettant de combiner les prévisions issues de différents modèles ou méthodes (par exemple, à partir de différents jeux de données utilisés pour l'apprentissage).
+== Français ==
+'''empilement de modèles'''
-== Français ==
+'''empilement généralisé'''
-'''empilement de modèles'''
-<br />
+'''empilement'''
 == Anglais ==
 '''stacking'''
+==Sources==
+[https://www.statsoft.fr/concepts-statistiques/glossaire/s/stacking.html  Source : Statistica ]
+{{Modèle:Statistiques}}
+[[Catégorie:Statistiques]]

« Empilement généralisé » : différence entre les versions