« AODE » : différence entre les versions
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Version du 16 mai 2021 à 20:52
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Définition
Consideré comme l’un des algorithmes representatifs les plus intéressants parmi les classifieurs bayésiens
Français
AODE
Anglais
AODE
Averaged one-dependence estimators
Averaged one-dependence estimators (AODE) is a probabilistic classification learning technique. It was developed to address the attribute-independence problem of the popular naive Bayes classifier. It frequently develops substantially more accurate classifiers than naive Bayes at the cost of a modest increase in the amount of computation.[1]
Contributeurs: Claire Gorjux, Imane Meziani, wiki