Dissimilarités entre jeux de données
Résumé
La caractérisation de jeu de données reste un verrou majeur de l'analyse de données intelligente. Une majorité d'approches à ce problème agrègent les informations décrivant les attributs individuels des jeux de données, ce qui représente une perte d'information. Nous proposons une approche par dissimilarité permettant d'éviter cette agrégation, et étudions son intérêt dans la caractérisation des performances d'algorithmes de classification et dans la résolution de problèmes de méta-apprentissage.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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