Introduction
L'apprentissage d'ensemble est un terme que vous entendrez souvent dans le domaine de l'apprentissage automatique. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ? En termes simples, l'apprentissage d'ensemble est comme demander à plusieurs experts de donner leur avis sur un sujet donné, puis de combiner ces avis pour obtenir une réponse plus précise. Voici une explication simple de cette technique.
Qu'est-ce qu'un modèle simple ?- Un modèle d'apprentissage automatique est comme un expert en résolution de problèmes.
- Par exemple, si le problème est de prédire la météo, un modèle pourrait utiliser des données telles que la température et l'humidité pour faire une prédiction.
Qu'est-ce qu'un ensemble ?- Un ensemble est un groupe de plusieurs modèles d'apprentissage automatique.
- Au lieu de demander à un seul "expert" (modèle) de résoudre le problème, vous en consultez plusieurs.
Vote majoritaire- Chaque modèle de l'ensemble fait une prédiction.
- Les prédictions sont ensuite combinées, souvent par un système de vote majoritaire, pour obtenir une prédiction finale.
Pourquoi cela fonctionne-t-il ?- Chaque modèle a ses propres forces et faiblesses.
- En combinant les prédictions, les erreurs d'un modèle sont souvent compensées par un autre, ce qui améliore la précision globale.
Avertissement