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#1 Entraide (supérieur) » Comment gérer les données lors d'une mauvaise prédiction » 15-06-2018 20:24:20
- b.delhez
- Réponses : 0
Bonjour,
Je possède un algorithme de machine learning permettant de réaliser des prédictions.
Lorsqu'un utilisateur entre ses données dans l’algorithme afin d'obtenir une prédiction, mais que celle-ci sont principalement composées de données "aberrantes", que dois-je faire :
Le gérer en amont et lui refuser l'utilisation de l'algorithme ?
L'accepter en omettant les données aberrantes (il y a t-il une règle pour définir un seuil d’aberration par exemple) ?
Réaliser une prédiction en prenant le risque de sortie un mauvais résultat et prévenir l'utilisateur, on considérant que tout algorithme à ses limites ?
Merci.
#2 Entraide (supérieur) » Nombre d’arbre dans la forêt » 07-05-2017 15:39:22
- b.delhez
- Réponses : 1
Bonjour,
Dans le cadre d’un travail, j’aimerai utiliser de la régression.
Mon choix s’est porté sur ExtaTreeRegressor.
J’aimerai cependant plus d’information concernant le paramètre ‘n_estimator’.
D’après la documentation, il s’agit du nombre d’arbre dans la forêt.
Pour ce que j’en sais actuellement, plus ce nombre est élevé, plus le résultat est précis.
Pouvez-vous m’en dire plus ?
Merci.
#3 Entraide (supérieur) » Comparaison hétérogène » 06-04-2017 14:50:01
- b.delhez
- Réponses : 0
Bonjour,
Merci à vous.
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