Algorithmes d'apprentissage par machine avec boostingDescripteur MeSH

Le boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier (https://fr.wikipedia.org/wiki/Boosting).
L'algorithme de boosting évalue les prédictions du modèle et augmente le poids des échantillons présentant une erreur plus importante. Il attribue également un poids en fonction des performances du modèle. Un modèle qui produit d'excellentes prédictions aura une grande influence sur la décision finale.