| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Theoretical Analyses of Cross-Validation Error and Voting in Instance-Based Learning (PDF, 642 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Turney, Peter1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Sujet | cross validation; curve fitting; AIC; bias; validation croisée; ajustement de courbe; AIC; biais; variance |
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| Résumé | Cet article commence par une théorie générale de l'erreur dans les essais de validation croisée des algorithmes pour l'apprentissage supervisé à partir d'exemples. On suppose que les exemples sont décrits par des paires attributs-valeurs où les valeurs sont symboliques. La validation croisée nécessite un ensemble d'exemples de formation et un ensemble d'exemples d'essai. La valeur de l'attribut qui doit être prévue est connue de l'apprenant dans l'ensemble de formation, mais elle est inconnue dans l'ensemble d'essai. La théorie démontre que l'erreur en validation croisée a deux composantes : l'erreur dans l'ensemble de formation (inexactitude) et la sensibilité au bruit (instabilité). Cette théorie générale est ensuite appliquée au vote dans l'apprentissage basé sur les instances. Prenons un exemple dans l'ensemble d'essai : un algorithme typique d'apprentissage basé sur les instances prévoit l'attribut désigné en votant parmi les k voisins les plus proches (les k exemples les plus semblables) de l'exemple d'essai dans l'ensemble de formation. Le vote vise à augmenter la stabilité (résistance au bruit) de l'apprentissage basé sur les instances, mais une analyse théorique montre qu'il y a des circonstances dans lesquelles le vote peut être déstabilisant. La théorie propose des moyens de minimiser l'erreur dans la validation croisée en veillant à ce que le vote soit stable et n'ait pas d'effet contraire sur la précision. |
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| Date de publication | 1994 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 35073 |
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| Numéro NPARC | 8914390 |
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| Identificateur de l’enregistrement | 82cd15e5-9759-403c-b307-f0ea24165970 |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-27 |
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