AI-woordenlijst
Het complete woordenboek van kunstmatige intelligentie
Prediction Intervals
Plages de valeurs probables pour une prédiction future fournissant une mesure quantitative de l'incertitude. Les ensembles de modèles génèrent ces intervalles en analysant la distribution des prédictions individuelles.
Heterogeneous Ensembles
Approches d'ensemble combinant différents types d'algorithmes (arbres, réseaux neuronaux, SVM) pour maximiser la diversité prédictive. Cette hétérogénéité permet de capturer différentes facettes des patterns dans les données.
Homogeneous Ensembles
Ensembles constitués du même type d'algorithme de base, comme Random Forest avec des arbres de décision. L'uniformité algorithmique facilite l'implémentation tout en maintenant l'efficacité grâce à la diversité des données d'entraînement.
Diversity Measures
Métriques quantifiant le désaccord entre les prédictions des modèles dans un ensemble, comme l'entropie ou la variance. Une diversité optimale est cruciale pour maximiser les bénéfices des méthodes d'ensemble.