: Vocabulario de PLN: boosting

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boosting

Méta-algorithme, variance dans l'apprentissage supervisé et famille d'algorithmes d'apprentissage automatique qui convertissent les apprenants faibles en apprenants forts. (Wikipédia)

Le bagging et le boosting partagent le même postulat théorique : mieux vaut un ensemble de classifieurs qu'un seul. (François, 2009)
Le boosting, mis au point par Freund and Schapire (1997), présente la particularité d'être adaptatif, car il se concentre sur les données difficiles à modéliser. (François, 2009)
Le boosting (Schapire, 1999) est une technique d'apprentissage s'appuyant sur l'idée qu'on peut construire un classifieur efficace par une combinaison pertinente de classifieurs faibles. (Besançon, 2015)
Un avantage de l'approche par Boosting est de construire un modèle qui s'appuie explicitement sur les mots comme classifieurs faibles et permet donc de visualiser le vocabulaire utilisé par le classifieur pour différencier les textes positifs et négatifs. (Besançon, 2015)

Le boosting ne convient normalement qu'à une variable dépendante de type binaire. (François, 2009)
Le classifieur est entraîné avec 100 tours de boosting sur l'ensemble d'entraînement, en ignorant les traits apparaissant moins de 5 fois. (Trione, Favre & Béchet, 2016)

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