Critique Constructive des Techniques Utilisées pour l'Estimation et la Validation des Modèles de Prédiction en Data Mining

Résumé : Cette contribution a pour premier objectif d'analyser les techniques actuelles utilisées en data mining pour l'estimation de la complexité et des paramètres des modèles de prédiction et la validation de ces modèles. Cette analyse pointe les aspects discutables de la méthodologie actuelle. Son deuxìème objectif est de proposer des améliorations méthodologiques et algorithmiques pour l'estimation et la validation des modèles de prédiction en data mining. Des exemples utilisant des données simulées et réelles illustreront le potentiel des améliorations proposées.
Type de document :
Rapport
[Rapport de recherche] GIPSA-LAB. 2017
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Contributeur : Ioan Landau <>
Soumis le : dimanche 14 mai 2017 - 09:45:48
Dernière modification le : jeudi 15 novembre 2018 - 01:20:11
Document(s) archivé(s) le : mercredi 16 août 2017 - 00:26:11

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Citation

Ioan Doré Landau, Vlad Landau, Tudor-Bogdan Airimitoaie, Bogdan Robu. Critique Constructive des Techniques Utilisées pour l'Estimation et la Validation des Modèles de Prédiction en Data Mining. [Rapport de recherche] GIPSA-LAB. 2017. 〈hal-01522311〉

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