« Un contre tous » : différence entre les versions


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==Définition==
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Étant donné un problème de classification avec N solutions possibles, une solution un contre tous consiste en N classificateurs binaires distincts: un classificateur binaire pour chaque résultat possible. Soit, par exemple, un modèle qui classe les exemples en animal, végétal ou minéral. Une solution un contre tous fournirait les trois classificateurs binaires distincts suivants:
Étant donné un problème de classification avec N solutions possibles, une solution un contre tous consiste en N classificateurs binaires distincts: un classificateur binaire pour chaque résultat possible. Soit, par exemple, un modèle qui classe les exemples en animal, végétal ou minéral. Une solution un contre tous fournirait les trois classificateurs binaires distincts suivants:
* animal contre non animal
* animal contre non animal
* végétal contre non végétal
* végétal contre non végétal
* minéral contre non minéral
* minéral contre non minéral


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==Français==
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===un contre tous===
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==Anglais==
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===one-vs.-all===


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
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Version du 14 juin 2019 à 21:15

Domaine


Définition

Étant donné un problème de classification avec N solutions possibles, une solution un contre tous consiste en N classificateurs binaires distincts: un classificateur binaire pour chaque résultat possible. Soit, par exemple, un modèle qui classe les exemples en animal, végétal ou minéral. Une solution un contre tous fournirait les trois classificateurs binaires distincts suivants:

  • animal contre non animal
  • végétal contre non végétal
  • minéral contre non minéral

Français

un contre tous

Anglais

one-vs.-all

Source: Google machine learning glossary

Publié : datafranca.org