La discrimination à plus de deux classes. Comparaison de plusieurs approches issues des Support Vector Machines
Jakobowicz, Emmanuel
HAL, hal-01124953 / Harvested from HAL
L’apprentissage automatique est aujourd’hui en pleine expansion, suite aux d´ecouvertes de V. Vapnik, la méthode de discrimination issue de ces théories obtient des résultats extrêmement bons. Les Support Vector Machines (SVM) ont été très bien développés dans le cas de deux classes, mais pour le cas de plus de deux classes plusieurs méthodes existent mais elles n’ont pas été clairement comparées. Dans cet article, nous avons rassemblé les principales méthodes existantes et les avons comparées sur un certain nombre de jeux de données tests. D’autre part, comme le pourcentage de bien classées n’est bien souvent pas suffisamment sensible pour juger de la qualité d’un modèle, nous avons étudié de nouveaux critères de validation.
Publié le : 2004-09-08
Classification:  SVM,  Support Vector Machines,  [INFO]Computer Science [cs],  [MATH.MATH-ST]Mathematics [math]/Statistics [math.ST]
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Jakobowicz, Emmanuel. La discrimination à plus de deux classes. Comparaison de plusieurs approches issues des Support Vector Machines. HAL, Tome 2004 (2004) no. 0, . http://gdmltest.u-ga.fr/item/hal-01124953/