Approximation efficace de mélanges bootstrap d'arbres de Markov pour l'estimation de densité

François Schnitzler 1 Sourour Ammar 2 Philippe Leray 3 Pierre Geurts 1 Louis Wehenkel 1
1 Institut Montefiore - Department of Electrical Engineering and Computer Science
2 LITIS - Laboratoire d'Informatique, de Traitement de l'Information et des Systèmes
3 LINA - Laboratoire d'Informatique de Nantes Atlantique
Résumé : Nous considérons des algorithmes pour apprendre des Mélanges bootstrap d'Arbres de Markov pour l'estimation de densité. Pour les problèmes comportant un grand nombre de variables et peu d'observations, ces mélanges estiment généralement mieux la densité qu'un seul arbre appris au maximum de vraisemblance, mais sont plus coûteux à apprendre. C'est pourquoi nous étudions ici un algorithme pour apprendre ces modèles de manière approchée, afin d'accélérer l'apprentissage sans sacrifier la précision. Plus spécifiquement, nous récupérons lors du calcul d'un premier arbre de Markov les arcs qui constituent de bons candidats pour la structure, et ne considérons que ceux-ci lors de l'apprentissage des arbres suivants. Nous comparons cet algorithme à l'algorithme original de mélange, à un arbre appris au maximum de vraisemblance, à un arbre régularisé et à une autre méthode approchée.
Mots-clés : Réseaux bayésiens arbres de Markov mélange de modèles bagging randomisation estimation de densité
Type de document :
Communication dans un congrès
Laurent Bougrain. Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012, May 2012, Nancy, France. 16 p., 2012, Actes de la Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012
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Soumis le : jeudi 25 octobre 2012 - 16:16:36
Dernière modification le : mercredi 18 avril 2018 - 11:05:16
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François Schnitzler, Sourour Ammar, Philippe Leray, Pierre Geurts, Louis Wehenkel. Approximation efficace de mélanges bootstrap d'arbres de Markov pour l'estimation de densité. Laurent Bougrain. Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012, May 2012, Nancy, France. 16 p., 2012, Actes de la Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - CAp 2012. 〈hal-00745501〉

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