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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 différents 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).
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[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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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Version du 7 janvier 2021 à 09:16

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 masculin

empilement généralisé masculin

empilement masculin

Anglais

stacking


Source : Statistica

Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache