@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix inist: <http://www.inist.fr/Ontology#> .
@prefix ltk: <http://data.loterre.fr/ark:/67375/LTK> .
@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-Z7SKLBHW-S>
  skos:example "Le boosting ne convient normalement qu'à une variable dépendante de type binaire. (François, 2009)"@fr, "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)"@fr, "Boosting is a machine learning (ML) method that has been well studied in the ML community (Freund 1995; Freund and Schapire 1997; Collins et al. (Xiao, Zhu, Zhu & Wang, 2010)"@en, "Empirical results for boosting have shown that in practice the method is highly effective. (Walker, Rambow & Rogati, 2001)"@en ;
  skos:inScheme <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> ;
  inist:definitionalContext "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)"@fr, "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)"@fr, "Le bagging et le boosting partagent le même postulat théorique : mieux vaut un ensemble de classifieurs qu'un seul. (François, 2009)"@fr, "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)"@fr ;
  skos:hiddenLabel "Boosting"@en, "Boosting"@fr ;
  a skos:Concept ;
  skos:definition "An ensemble meta-algorithm for primarily reducing bias and also variance in supervised learning and a family of machine learning algorithms that convert weak learners to strong ones. (Wikipedia)"@en, "Méta-algorithme, variance dans l'apprentissage supervisé et famille d'algorithmes d'apprentissage automatique qui convertissent les apprenants faibles en apprenants forts. (Wikipédia)"@fr ;
  skos:prefLabel "boosting"@fr, "boosting"@en ;
  skos:narrower <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-V9L91Q5P-S>, <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-LMWX9XKB-1> ;
  skos:broader <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-RTVC3B7T-9> ;
  skos:exactMatch ltk:-WN8Z7K7X-K ;
  dc:modified "2024-05-03T07:31:54"^^xsd:dateTime .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> a owl:Ontology, skos:ConceptScheme .
<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-RTVC3B7T-9>
  skos:prefLabel "algorithme de classification"@fr, "classification algorithm"@en ;
  a skos:Concept ;
  skos:narrower <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-Z7SKLBHW-S> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-V9L91Q5P-S>
  skos:prefLabel "bagging"@fr, "bagging"@en ;
  a skos:Concept ;
  skos:broader <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-Z7SKLBHW-S> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-LMWX9XKB-1>
  skos:prefLabel "Adaboost"@fr, "Adaboost"@en ;
  a skos:Concept ;
  skos:broader <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-Z7SKLBHW-S> .