« Arbre de modèle logistique » : différence entre les versions

Version du 2 novembre 2021 à 09:32

Définition

Modèle de classification auquel est associé un algorithme d'apprentissage supervisé qui combine la régression logistique et l'apprentissage par arbre de décision.

Français

arbre de modèle logistique

Anglais

logistic model tree

LMT

Source : Wikipedia Machine Learning

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 == Définition ==
-XXXXXXXXX
+Modèle de classification auquel est associé un algorithme d'apprentissage supervisé qui combine la régression logistique et l'apprentissage par arbre de décision.
 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+'''arbre de modèle logistique'''
 == Anglais ==
-''' Logistic model tree'''
+'''logistic model tree'''
-In computer science, a logistic model tree (LMT) is a classification model with an associated supervised training algorithm that combines logistic regression (LR) and decision tree learning.[1][2]
-Logistic model trees are based on the earlier idea of a model tree: a decision tree that has linear regression models at its leaves to provide a piecewise linear regression model (where ordinary decision trees with constants at their leaves would produce a piecewise constant model).[1] In the logistic variant, the LogitBoost algorithm is used to produce an LR model at every node in the tree; the node is then split using the C4.5 criterion. Each LogitBoost invocation is warm-started[vague] from its results in the parent node. Finally, the tree is pruned.[3]
+'''LMT'''
-The basic LMT induction algorithm uses cross-validation to find a number of LogitBoost iterations that does not overfit the training data. A faster version has been proposed that uses the Akaike information criterion to control LogitBoost stopping.[3]
 <small>
 [https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_model_tree  Source : Wikipedia  Machine Learning ]
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