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==Définition==
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Algorithme de régression et de classification de type ensembliste à base d'arbres de décision qui utilise le principe du [[dopage]] (boosting) pour renforcer certains arbres en utilisant une fonction de coût optimisée par [[descente de gradient]].  
Algorithme de régression et de classification de type ensembliste à base d'arbres de décision qui utilise le principe du [[dopage]] (boosting) pour renforcer le choix de certains arbres en utilisant une fonction de coût optimisée par [[descente de gradient]].  


== Compléments ==  
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Boosting_(machine_learning) Source : Wikipedia IA]
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[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino  ]]
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[[Utilisateur:Claude Coulombe ]]
[[Utilisateur:Claude Coulombe ]]



Version du 20 décembre 2022 à 16:07

Définition

Algorithme de régression et de classification de type ensembliste à base d'arbres de décision qui utilise le principe du dopage (boosting) pour renforcer le choix de certains arbres en utilisant une fonction de coût optimisée par descente de gradient.

Compléments

XGBoost ou Renforcement XG est un très bon exemple d'arbre à gradient dopé.


Français

arbre à gradient dopé

arbre à gradient renforcé

ardre à renforcement de gradient

Anglais

gradient boosting classifier

gradient boosting trees

Source : Wikipedia IA Source : Termino

Utilisateur:Claude Coulombe

Source : ISI



Contributeurs: Patrick Drouin, wiki