Ensemble Learning

L’ensemble learning combine plusieurs modèles d’apprentissage machine différents pour améliorer la performance globale, un peu comme si un groupe de médecins mettait en commun leur expertise pour poser un diagnostic plus précis qu’un médecin travaillant seul. Cette méthode tire parti de la diversité des modèles pour obtenir de meilleures prédictions.

Exemple : Pour prédire la météo, vous pourriez combiner les prédictions de différents modèles basés sur la température, la pression atmosphérique, et l’humidité. Même si chaque modèle individuel n’est pas parfait, leur combinaison dans un système d’ensemble peut fournir des prévisions météorologiques plus précises et fiables.

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