« Modèle prédictif » : différence entre les versions
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En apprentissage automatique, un modèle prédictif a pour tâche de prédire, sur la base d’un entraînement sur des données, un résultat (ou une action) pour un problème particulier. Le plus souvent, cette prédiction peut prendre la forme d’une probabilité (ou pourcentage). | |||
Un modèle prédictif de classification sera capable de prédire l’appartenance à une classe pour des données nouvelles sur la base d’un entraînement réalisé auparavant sur un jeu de données étiquetées. Par exemple, un modèle prédictif apprendra à associer le contenu d’un courriel à l’annotation « pourriel » ou « non pourriel » s’il est entraîné sur des centaines, voire des milliers de courriels annotés. | |||
Certains modèles prédictifs exploitent des tendances découvertes à l’intérieur d’ensembles de données historiques ([[Série chronologique|séries chronologiques]]) afin de prédire un résultat futur. | |||
''' | voir aussi '''[[algorithme prédictif]] ''' | ||
==Compléments== | |||
En prédiction, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification. | |||
Un modèle prédictif peut être un simple classificateur binaire, un modèle de régression pour la prédiction d'un nombre ou quelque chose de plus complexe comme un classificateur multiclasses (''multiclass'') et multiétiquettes (''multilabel''). | |||
La logique prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, de l'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des régularités découvertes à l'intérieur d'ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques ou les occasions d'affaires. | |||
== Anglais == | <hr/> | ||
'''predictive model''' | Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’algorithme prédictif, le modèle prédictif, le réseau de neurones prédictif et l'architecture prédictive. | ||
==Français== | |||
'''modèle prédictif''' | |||
'''modèle discriminant''' | |||
'''architecture prédictive''' | |||
==Anglais== | |||
'''predictive model''' | |||
'''discriminative model''' | '''discriminative model''' | ||
==Sources== | |||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_pr%C3%A9dictive Source: Wikipedia, ''Analyse prédictive''.] | |||
Source: Institut canadien des actuaires (sans date). ''Modélisation prédictive : Transformer les mégadonnées en grandes possibilités'', 55 pages. | |||
Source: Do, Quoc-Khanh Do; Alexandre Allauzen et François Yvon (2015). ''Apprentissage discriminant des modèles continus de traduction'', Actes de TALN, Caen, 12 pages. | |||
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source: Termino]] | |||
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Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:32
Définition
En apprentissage automatique, un modèle prédictif a pour tâche de prédire, sur la base d’un entraînement sur des données, un résultat (ou une action) pour un problème particulier. Le plus souvent, cette prédiction peut prendre la forme d’une probabilité (ou pourcentage).
Un modèle prédictif de classification sera capable de prédire l’appartenance à une classe pour des données nouvelles sur la base d’un entraînement réalisé auparavant sur un jeu de données étiquetées. Par exemple, un modèle prédictif apprendra à associer le contenu d’un courriel à l’annotation « pourriel » ou « non pourriel » s’il est entraîné sur des centaines, voire des milliers de courriels annotés.
Certains modèles prédictifs exploitent des tendances découvertes à l’intérieur d’ensembles de données historiques (séries chronologiques) afin de prédire un résultat futur.
voir aussi algorithme prédictif
Compléments
En prédiction, on distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Un modèle prédictif peut être un simple classificateur binaire, un modèle de régression pour la prédiction d'un nombre ou quelque chose de plus complexe comme un classificateur multiclasses (multiclass) et multiétiquettes (multilabel).
La logique prédictive englobe une variété de techniques issues des statistiques, de l'extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux. Dans le monde des affaires, des modèles prédictifs exploitent des régularités découvertes à l'intérieur d'ensembles de données historiques et transactionnelles pour identifier les risques ou les occasions d'affaires.
Par abus de langage, on finit par ne plus distinguer entre l’algorithme prédictif, le modèle prédictif, le réseau de neurones prédictif et l'architecture prédictive.
Français
modèle prédictif
modèle discriminant
architecture prédictive
Anglais
predictive model
discriminative model
Sources
Source: Wikipedia, Analyse prédictive.
Source: Institut canadien des actuaires (sans date). Modélisation prédictive : Transformer les mégadonnées en grandes possibilités, 55 pages.
Source: Do, Quoc-Khanh Do; Alexandre Allauzen et François Yvon (2015). Apprentissage discriminant des modèles continus de traduction, Actes de TALN, Caen, 12 pages.
101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
