« Empilement généralisé » : différence entre les versions
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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 | 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 divers. | ||
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). | ||
Version du 8 décembre 2020 à 23:00
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 divers.
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 masculin
empilement généralisé masculin
empilement masculin
Anglais
stacking
Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache
