Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les méthodes de classification sont des techniques cruciales en apprentissage automatique qui permettent de prédire une étiquette ou une catégorie pour des données données. Cette tâche est essentielle dans des applications variées telles que la détection de spam, la reconnaissance d'image et la diagnostic médical. Les méthodes de classification peuvent être supervisées ou non supervisées.
L'apprentissage supervisé repose sur un ensemble de données d'entraînement étiquetées. Voici quelques méthodes couramment utilisées en classification supervisée :
Contrairement à l'apprentissage supervisé, les méthodes non supervisées n'utilisent pas de données étiquetées. Une méthode célèbre de classification non supervisée est :
Les méthodes de classification jouent un rôle fondamental dans l'analyse de données et la construction de modèles prédictifs. Voici quelques domaines d'application courants :
Pour sélectionner une méthode de classification appropriée, il est important de considérer : 1. La nature des données : Dimensions, types de variables (catégoriques ou continues). 2. Le nombre de classes : Binaire ou multiple. 3. L'interprétabilité : Certaines méthodes, comme les arbres de décision, offrent une meilleure lisibilité des résultats. 4. La performance : Évaluée via des métriques comme l'exactitude, la précision, le rappel, et la Fmesure. 5. La complexité computationnelle : Certaines méthodes nécessitent plus de ressources en termes de calcul et de mémoire.