« Arbre de décision amplifié par le gradient » : différence entre les versions
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Les arbres de décision boostés par le gradient impliquent la mise en œuvre de plusieurs modèles et l'agrégation de leurs résultats. Ces modèles boostés sont devenus populaires grâce à leurs performances dans les compétitions d'apprentissage automatique sur Kaggle. Dans cet article, nous allons voir en quoi consistent les arbres de décision boostés par gradient. | Les arbres de décision boostés par le gradient impliquent la mise en œuvre de plusieurs modèles et l'agrégation de leurs résultats. Ces modèles boostés sont devenus populaires grâce à leurs performances dans les compétitions d'apprentissage automatique sur Kaggle. Dans cet article, nous allons voir en quoi consistent les arbres de décision boostés par gradient. | ||
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[https://www.kdnuggets.com/2021/04/gradient-boosted-trees-conceptual-explanation.html Source: KD nuggets ] | |||
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 11:29
Définition
Les arbres de décision boostés par le gradient impliquent la mise en œuvre de plusieurs modèles et l'agrégation de leurs résultats. Ces modèles boostés sont devenus populaires grâce à leurs performances dans les compétitions d'apprentissage automatique sur Kaggle. Dans cet article, nous allons voir en quoi consistent les arbres de décision boostés par gradient.
Français
arbre de décision amplifié par le gradient
Anglais
gradient-boosted decision tree
Sources
Contributeurs: Imane Meziani, Marie Alfaro, wiki
