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Arbre BIC optimal et taux d'erreur

ContributorsRitschard, Gilbertorcid
PublisherToulouse : Cépaduès
Collection
  • Revue des Nouvelles Technologies de l'Information; E-5
Publication date2006
Abstract

Nous reconsidérons dans cet article le critère BIC pour arbres d'induction proposé dans Ritschard et Zighed (2003, 2004) et discutons deux aspects liés à sa portée. Le premier concerne les possibilités de le calculer. Nous montrons comment il s'obtient à partir des statistiques du rapport vraisemblance utilisées pour tester l'indépendance ligne-colonne de tables de contingence. Le second point porte sur son intérêt dans une optique de classification. Nous illustrons sur l'exemple du Titanic la relation entre le BIC et le taux d'erreur en généralisation lorsqu'on regarde leur évolution selon la complexité de l'arbre. Nous esquissons un plan d'expérimentation en vue de vérifier la conjecture selon laquelle le BIC minimum assurerait en moyenne le meilleur taux d'erreur en généralisation.

NoteIl s'agit d'une version concentrée d'une contribution présentée à l'Atelier qualité des données et connaissances DKQ05, Conférence EGC, Paris 2005.
Citation (ISO format)
RITSCHARD, Gilbert. Arbre BIC optimal et taux d’erreur. In: Extraction des connaissances : Etat et perspectives. Toulouse : Cépaduès, 2006. p. 403–408. (Revue des Nouvelles Technologies de l’Information)
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Book chapter (Accepted version)
accessLevelPublic
Identifiers
  • PID : unige:4526
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Technical informations

Creation12/01/2009 3:28:04 PM
First validation12/01/2009 3:28:04 PM
Update time03/14/2023 3:19:06 PM
Status update03/14/2023 3:19:06 PM
Last indexation05/02/2024 11:24:19 AM
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