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Article Dans Une Revue Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série ISI : Ingénierie des Systèmes d'Information Année : 2017

Dataset dissimilarity

Dissimilarités entre jeux de données

Résumé

Characterizing datasets has long been an important issue for algorithm selection and meta-level learning. Most approaches share a potential weakness in the aggregation of informations about individual features of the datasets. We propose a dissimilarity based approach avoiding this particular issue, and show the benefits it can yield in characterizing the appropriateness of classification algorithms, and in the context of meta-level classification.
La caractérisation de jeu de données reste un obstacle majeur pour l'analyse de données intelligente. Nombre 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.
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Dates et versions

hal-02451041 , version 1 (23-01-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02451041 , version 1
  • OATAO : 24940

Citer

William Raynaut, Chantal Soulé-Dupuy, Nathalie Vallès-Parlangeau. Dissimilarités entre jeux de données. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série ISI : Ingénierie des Systèmes d'Information, 2017, 22 (3), pp.35-63. ⟨hal-02451041⟩
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