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==Définition==
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Étant donné un problème de classification avec N solutions possibles, une solution un contre tous consiste en N classificateurs binaires distincts: un classificateur binaire pour chaque résultat possible. Soit, par exemple, un modèle qui classe les exemples en animal, végétal ou minéral. Une solution un contre tous fournirait les trois classificateurs binaires distincts suivants:
Étant donné un problème de classification avec N solutions possibles, une solution un contre tous consiste en N classificateurs binaires distincts: un classificateur binaire pour chaque résultat possible. Soit, par exemple, un modèle qui classe les exemples en animal, végétal ou minéral. Une solution un contre tous fournirait les trois classificateurs binaires distincts suivants:
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==Français==
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===un contre tous===
'''un contre tous''' <small> loc. nom. masc. </small>


==Anglais==
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===one-vs.-all===
'''one-vs.-all'''
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
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Version du 9 mai 2020 à 09:14

Définition

Étant donné un problème de classification avec N solutions possibles, une solution un contre tous consiste en N classificateurs binaires distincts: un classificateur binaire pour chaque résultat possible. Soit, par exemple, un modèle qui classe les exemples en animal, végétal ou minéral. Une solution un contre tous fournirait les trois classificateurs binaires distincts suivants:

  • animal contre non animal
  • végétal contre non végétal
  • minéral contre non minéral

Français

un contre tous loc. nom. masc.

Anglais

one-vs.-all

Source: Google machine learning glossary