Risque garanti pour les modèles de discrimination multi-classes

André Elisseeff Hélène Paugam-Moisy Yann Guermeur 1
1 CORTEX - Neuromimetic intelligence
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous étudions les performances en généralisation des systèmes de discrimination à catégories multiples. Nous établissons deux bornes sur ces performances, en fonction de deux mesures de capacité de la famille de fonctions calculées : la fonction de croissance et les nombres de couverture. Ces bornes sont évaluées sur un modèle de combinaison de classifieurs estimant les probabilités a posteriori des classes. Ceci permet de comparer l'adéquation des deux mesures de capacité.
Type de document :
Communication dans un congrès
Florence Le ber, Jean-Francois Mari, Amedeo Napoli, Arnaud Simon. Septième journées de la Société Francophone de Classification - SFC'99, Sep 1999, Nancy, France, Unité de recherche INRIA Lorraine, pp.111-118, 1999
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 08:34:59
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:48
Document(s) archivé(s) le : mercredi 29 mars 2017 - 12:32:13

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André Elisseeff, Hélène Paugam-Moisy, Yann Guermeur. Risque garanti pour les modèles de discrimination multi-classes. Florence Le ber, Jean-Francois Mari, Amedeo Napoli, Arnaud Simon. Septième journées de la Société Francophone de Classification - SFC'99, Sep 1999, Nancy, France, Unité de recherche INRIA Lorraine, pp.111-118, 1999. 〈inria-00098773〉

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