Algorithme de machine learning

1. Bagging

2. Plan
▪ Introduction
▪ Historique
▪ Pré requis
▪ Algorithme
▪ Implementation
▪ Conclusion
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3. HELLO!
I am Hlel Abdelhedi
You can find me at
abdelhedihlel @ gmail.com
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4. 1.
Introduction

5. Definition
Bagging, appelée aussi Bootstrap aggregating, est
un méta-algorithme d'ensemble d'apprentissage
automatique conçu pour améliorer la stabilité et la
précision des algorithmes d'apprentissage
automatique utilisés dans la classification
statistique et la régression
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6. Régression
La régression est un outils d'apprentissage
automatique et de statistiques ,méthode
important et très utilisé. Il vous permet de faire des
prédictions à partir des données en apprenant la
relation entre les caractéristiques des données et
certaines resultats observées, pour des valeurs
continues .
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7. Classification
La classification est un outils de l'apprentissage
automatique utilisé pour grouper les données ayant
des caractéristiques similaires .
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8. 2.
Historique

9. Historique
Le bagging a été proposé par Leo Breiman en 1994
pour améliorer la classification .
Leo Breiman un statisticien à l'Université de
Californie à Berkeley et aussi un membre de
l'Académie nationale des sciences des États-Unis.
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10. 3.
Initiation

11. Bootstrap Aggregation
Dans les statistiques, le bootstrap est un test ou
une métrique reposant sur un échantillonnage
aléatoire avec remise.
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12. Bootstrap : Exemple
Les données initial :
E = {1,2,3,4,5}
Les “bootstrapped” données :
E’ = {3,1,5,5,2}
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13. 4.
Algorithme

14. Bagging : Algorithme
14

15. 15

16. 5.
Implementation

17. 17

18. Implementation : Voting
18

19. Implementation : Voting
Généralement ,dans l'étape de l'échantillonnage en
s'intéresse principalement à seulement 60 % des
données.
les restes 40% sont utilisées pour les testes et les
vérifications .
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20. 7.
Conclusion

21. Conclusion
La méthode de Bagging prédiction est plus
performante que de la conception d’une seule arbre
de décision , l’utilisation de la méthode statistique
(echantillonnage) donne une des meilleurs analyses
et exploration des données .
Bagging improves the quality of any machine
learning algorithm
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22. 7.
Conclusion

23. Merci de votre
Attention!
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You can find me at:
abdelhedihlel@gmail.comabdelhdihl
el@gmail.com
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