AI-ordlista
Den kompletta ordlistan över AI
SVM Multiclasse
Extension des machines à vecteurs de support permettant la classification d'observations parmi plus de deux classes, utilisant des stratégies de décomposition en problèmes binaires.
One-vs-All (OvA)
Stratégie où K classifieurs binaires sont entraînés, chacun distinguant une classe spécifique de toutes les autres classes regroupées.
Hyperplan de séparation
Frontière de décision linéaire dans l'espace des caractéristiques qui sépare les différentes classes en maximisant la marge entre elles.
DAGSVM
Directed Acyclic Graph SVM utilisant une structure de graphe pour organiser les comparaisons binaires, réduisant le nombre de classifications nécessaires.
Crammer and Singer SVM
Formulation directe de SVM multiclasse optimisant simultanément tous les classifieurs sans décomposition en problèmes binaires.
Error-Correcting Output Codes
Technode encodant les classes avec des codes binaires pour permettre la correction d'erreurs de classification des classifieurs binaires individuels.
Fonction de décision
Fonction mathématique retournant le score de confiance pour chaque classe, utilisée pour déterminer la prédiction finale en classification multiclasse.
Déséquilibre de classes
Problème où certaines classes ont significativement moins d'exemples que d'autres, affectant les performances des stratégies multiclasse SVM.
Méta-classifieur
Classifieur de haut niveau combinant les prédictions de plusieurs classifieurs SVM binaires pour produire la décision finale multiclasse.
Probabilités de Platt
Méthode de calibration transformant les scores de décision SVM en probabilités de classe pour une meilleure interprétabilité des prédictions.
Kernel trick multiclasse
Extension de l'astuce du noyau aux problèmes multiclasse, permettant la séparation non linéaire des classes dans des espaces de dimension supérieure.