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Séance de cours

Fonction de coût de classification binaire

Dans cours

EE-311: Apprentissage et intelligence artificielle

Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux. ...

Description

Cette séance de cours couvre la fonction de coût pour la classification binaire, en se concentrant sur le coût 0/1. Il explique comment la fonction de coût est utilisée pour calculer le risque empirique et minimiser les erreurs de prédiction. L'instructeur démontre l'influence de la fonction de décision de seuil sur le risque empirique et explore différentes valeurs pour des résultats optimaux.

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Enseignant·e·s (2)

Michael Stefan Daniel Liebling

François Fleuret

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Concepts associés (23)

Binary classification

Binary classification is the task of classifying the elements of a set into two groups (each called class) on the basis of a classification rule. Typical binary classification problems include: Medical testing to determine if a patient has certain disease or not; Quality control in industry, deciding whether a specification has been met; In information retrieval, deciding whether a page should be in the result set of a search or not. Binary classification is dichotomization applied to a practical situation.

Cost curve

In economics, a cost curve is a graph of the costs of production as a function of total quantity produced. In a free market economy, productively efficient firms optimize their production process by minimizing cost consistent with each possible level of production, and the result is a cost curve. Profit-maximizing firms use cost curves to decide output quantities. There are various types of cost curves, all related to each other, including total and average cost curves; marginal ("for each additional unit") cost curves, which are equal to the differential of the total cost curves; and variable cost curves.

Classement automatique

vignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».

Coût marginal

Le coût marginal est le coût induit par une variation de l'activité. Pour les économistes, cette variation peut être infinitésimale, et le coût marginal est alors la dérivée de la fonction de coût. Pour les comptables, le coût marginal est défini comme la variation du coût engendrée par la production ou la vente d'une unité supplémentaire (ce qui est plus concret qu'un calcul de dérivée). Dans la réalité du monde de l'entreprise, la variation d'activité correspond généralement à une commande supplémentaire (qui peut donc porter sur un lot de plusieurs produits).

Système binaire (astronomie)

vignette|Pluton et son satellite Charon sont un système binaire Un système binaire est un système astronomique regroupant deux objets de l'espace (habituellement des étoiles, mais aussi des planètes, des galaxies, des astéroïdes ou des trous noirs) qui sont proches, et que leur interaction gravitationnelle fait orbiter autour d'un centre de masse commun nettement distinct de chacun d'eux. Dans le cas des étoiles binaires, cette exigence n'est pas forcément requise.

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Séances de cours associées (30)

Régression linéaire généralisée : classification

Explorer la régression linéaire généralisée, la classification, les matrices de confusion, les courbes ROC et le bruit dans les données.

Classification linéaire : Paramétrage des lignes et calcul de distance

Couvre le paramétrage des lignes dans l'espace 2D et l'algorithme perceptron.

Classement: Arbres de décision et kNN

Introduit des arbres de décision et des voisins k-nearest pour les tâches de classification, explorant des mesures comme la précision et l'ASC.

Introduction à l'apprentissage automatique : apprentissage supervisé

Introduit l'apprentissage supervisé, couvrant la classification, la régression, l'optimisation des modèles, le surajustement, et les méthodes du noyau.

Classement avec GMM

Explore lutilisation des modèles de mélange gaussien pour la transition du clustering à la classification, couvrant la classification binaire, lestimation des paramètres et le classificateur Bayes optimal.

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