Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Quantile Regression Forest
Une extension des forêts aléatoires qui estime la distribution conditionnelle complète de la variable cible, permettant de prédire n'importe quel quantile, et pas seulement la moyenne.
Forêt d'Ensemble
Une méthode d'apprentissage qui construit plusieurs modèles de prévision (généralement des arbres de décision) et combine leurs prédictions pour améliorer la robustesse et la précision.
Quantile Conditionnel
Le quantile de la distribution d'une variable cible, sachant un certain ensemble de valeurs pour les variables prédictives, au lieu du quantile global de la distribution.
Distribution Conditionnelle
La distribution de probabilité d'une variable cible, conditionnée par les valeurs observées des variables d'entrée, capturant l'incertitude de la prédiction.
Régression Quantile
Une méthode de régression statistique qui estime les quantiles conditionnels de la variable de réponse, offrant une vue plus complète de la relation entre les variables qu'une simple régression des moindres carrés.
Fonction de Perte Quantile
Une fonction de perte asymétrique utilisée dans la régression quantile pour pénaliser différemment les surestimations et les sous-estimations, selon le quantile cible.
Méthode d'Ensemble
Une technique d'apprentissage automatique qui combine plusieurs modèles de base pour produire une prédiction optimale, souvent plus précise et robuste que n'importe lequel des modèles individuels.
Valeur de Quantile
La valeur en dessous de laquelle un pourcentage donné d'observations dans un groupe d'observations se situe, utilisée pour diviser une distribution de probabilité en intervalles de taille égale.
Prédiction d'Ensemble
Le résultat final d'un modèle d'ensemble, obtenu en agrégeant les prédictions de plusieurs modèles de base, par exemple en calculant la moyenne ou le vote majoritaire.
Fonction de Répartition Empirique
Une estimation de la fonction de répartition cumulative d'une distribution de probabilité, calculée à partir d'un échantillon de données en comptant la proportion d'observations inférieures ou égales à une valeur donnée.