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Classifieurs Probabilistes Parcimonieux

Identifieur interne : 000615 ( Hal/Checkpoint ); précédent : 000614; suivant : 000616

Classifieurs Probabilistes Parcimonieux

Auteurs : Romain Hérault [France] ; Yves Grandvalet [France]

Source :

RBID : Hal:hal-00442731

Descripteurs français

Abstract

Les scores retournés par les séparateurs à vaste marge sont souvent utilisés comme mesures de confiance pour la classification de nouveaux exemples. Cependant, il n'y a pas de fondement théorique à cette pratique. C'est pourquoi, lorsque l'incertitude de classification doit être estimée, il est plus sûr de recourir à des classifieurs qui estiment les pro- babilités conditionnelles des classes. Ici, nous nous concentrons sur l'ambiguïté à proximité de la frontière de décision. Nous proposons une adaptation de l'estimation par maximum de vraisemblance. Le critère proposé vise à estimer les probabilités conditionnelles, de manière précise à l'intérieur d'un intervalle défini par l'utilisateur, et moins précise ailleurs. Le modèle est aussi parcimonieux, dans le sens où peu d'exemples contribuent à la solution. Nous appliquons ce critère à la régression logistique. Ce modèle de régression logistique parcimonieuse sera ensuite validé par le jeu de données Forest Covertype de l'UCI.

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Hal:hal-00442731

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Data generation: Sat Dec 3 14:37:02 2016. Site generation: Tue Mar 5 08:25:07 2024