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.
Document type :
Conference papers
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Contributor : Publications Loria <>
Submitted on : Tuesday, September 26, 2006 - 8:34:59 AM
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  • HAL Id : inria-00098773, version 1

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Citation

André Elisseeff, Hélène Paugam-Moisy, Yann Guermeur. Risque garanti pour les modèles de discrimination multi-classes. Septième journées de la Société Francophone de Classification - SFC'99, Loria, Sep 1999, Nancy, France, pp.111-118. ⟨inria-00098773⟩

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