« Empilement généralisé » : différence entre les versions
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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). | 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). | ||
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==Sources== | |||
[https://www.statsoft.fr/concepts-statistiques/glossaire/s/stacking.html Source : Statistica ] | |||
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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
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
