Classification Localement Parcimonieuse par Méthodes Séquentielles - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2012

Classification Localement Parcimonieuse par Méthodes Séquentielles

Philippe Preux

Résumé

Nous proposons une nouvelle méthode de classification qui vise à sélectionner la représsentation la plus adéquate pour chaque entrée à classifier, contrairement aux méthodes usuelles qui consistent à sélectionner une représentation globale à tout un jeu de données. Cette représentation locale est apprise à l’aide d’un risque empirique régularisé qui est une extension du risque régularisé L 0 . Le problème de classification est modélisé comme un processus séquentiel de décision qui, à chaque étape, choisit, pour chaque entrée, les caractéristiques à utiliser afin de bien classer. Le modèle obtenu possède une complexité d’inférence équivalente à celle d’un classifieur linéaire classique, tout en utilisant moins de caractéristiques en moyenne. Nous comparons notre classifieur aux classifieurs régularisés L 1 classiques (L 1 -SVM et LARS) sur un ensemble de jeux de données classiques et nous montrons que, à nombre égal de caractéristiques, notre méthode obtient de meilleures performances.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-01357567 , version 1 (30-08-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01357567 , version 1

Citer

Gabriel Dulac-Arnold, Ludovic Denoyer, Philippe Preux, Patrick Gallinari. Classification Localement Parcimonieuse par Méthodes Séquentielles. CAP 2012 - Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique, May 2012, Nancy, France. ⟨hal-01357567⟩
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