Libellé préféré : algorithmes d'apprentissage par machine avec boosting;
Définition CISMeF : 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.;
Synonyme MeSH : apprentissage par machine avec boosting;
Synonyme CISMeF : algorithme de boosting;
Identifiant d'origine : D000098404;
CUI UMLS : C5940523;
Alignements automatiques CISMeF supervisés
Concept(s) lié(s) au record
Type(s) sémantique(s)
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.