« Erreur Out Of Bag » : différence entre les versions
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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 (bagging). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre. L'erreur OOB est l'erreur de prédiction moyenne sur chaque échantillon de formation xi, en utilisant uniquement les arbres qui n'avaient pas xi dans leur échantillon bootstrap. | |||
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[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 ] | ||
[https://perso.univ-rennes2.fr/system/files/users/rouviere_l/poly_apprentissage.pdf Source : Université de Rennes 2 ] | |||
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Version du 22 novembre 2021 à 09:03
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 (bagging). La mise en sac utilise un sous-échantillonnage avec remplacement pour créer des échantillons d'entraînement à partir desquels le modèle peut apprendre. L'erreur OOB est l'erreur de prédiction moyenne sur chaque échantillon de formation xi, en utilisant uniquement les arbres qui n'avaient pas xi dans leur échantillon bootstrap.
Français
erreur Out Of Bag
Anglais
Out-of-bag error
Contributeurs: Claire Gorjux, wiki