« Empilement généralisé » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Le concept de l’empilement généralisé (« ’stacking ») se rencontre dans le domaine de l’exploration de données prédictif, et permet de combiner les prévisions issues de divers modèles. Il s’avère particulièrement utile lorsque les types de modèles contenus dans le projet sont très différents.
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).
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 ==
== Français ==
'''empilement de modèles''' <small> masculin </small>
'''empilement de modèles'''  


'''empilement généralisé''' <small> masculin </small>
'''empilement généralisé'''  


'''empilement''' <small> masculin </small>
'''empilement'''  


== Anglais ==
== Anglais ==
'''stacking'''
'''stacking'''


==Sources==


<small>
[https://www.statsoft.fr/concepts-statistiques/glossaire/s/stacking.html  Source : Statistica ]


[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

Source : Statistica



GLOSSAIRE DE LA STATISTIQUE

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Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache