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== Définition ==
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Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des [[forêt aléatoire|forêts aléatoires]], des [[arbre de décision|arbres de décision]] boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap ([[ré-échantillonnage avec remise ensembliste]]). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.
Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des [[forêt aléatoire|forêts aléatoires]], des [[arbre de décision|arbres de décision]] boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap ([[ré-échantillonnage avec remise ensembliste]]). La mise en sac utilise un [[sous-échantillonnage]] avec remplacement pour créer des [[échantillon]]s d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.


== Français ==
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'''Out-of-bag error'''
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==Sources==


[https://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-bag_error Source : Source : Wikipedia  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Out-of-bag_error  Source : Wikipedia  ]


[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
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[https://perso.univ-rennes2.fr/system/files/users/rouviere_l/poly_apprentissage.pdf  Source : Université de Rennes 2 ]  
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[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA‏‎]]

Dernière version du 31 janvier 2024 à 09:55

Définition

Méthode de mesure de l'erreur de prédiction des forêts aléatoires, des arbres de décision boostés et d'autres modèles d'apprentissage automatique utilisant l'agrégation bootstrap (ré-échantillonnage avec remise ensembliste). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre.

Français

erreur Out Of Bag

Anglais

Out-of-bag error

Sources

Source : Wikipedia

Source : Wikipedia Machine learning algorithms

Source : Université de Rennes 2

Contributeurs: Claire Gorjux, wiki