[PDF] Séance 7: Évaluation de la qualité de prédiction





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Erreur de prédiction - Choix de modèles et mesure de performance

19 fév. 2018 1{Y (?)=?fn(X(?))}. Problème : on ne dispose pas de la loi de (Y X) ou de toute la population. Comment estimer l'erreur de prédiction ?



Estimation de lerreur de prédiction dans le cas de lutilisation dune

dans une dernière partie comment combiner plusieurs méthodes stochastiques pour estimer le montant des provisions et l'erreur de prédiction qui lui est as-.



Séance 7: Évaluation de la qualité de prédiction

Q(yy) = 1y=y. L'erreur de prédiction est dans ce cas l'erreur de classification moyenne. Sébastien Gadat. Séance 7: Évaluation de la qualité de prédiction 



Erreur de prédiction Choix de modèles et mesure de performance

Dtest : utilisé pour estimer l'erreur de prédiction : ?. Err(test) estimation non biaisée de l'erreur de prédiction du modèle construit.



ANALYSE ET EVALUATION DUN MODELE

Le critère communément utilisé en statistiques pour évaluer la qualité de prédiction est l'erreur quadratique moyenne de prédiction (Mean Squared. Error of 



Evaluation des modèles.

Évaluation des modèles et outils estimation des paramètres du modèle. • limites ... Le résultat est en général



Qualité de prévision et risque

Le principal enjeu est de construire une estimation sans biais de ce risque en notant que le risque dit empirique qui est aussi l'erreur d'ajustement du.



ANALYSE ET EVALUATION DUN MODELE

Identifier facteurs dont l'estimation est MSEP=erreur quadratique moyenne de prédiction ... Si les données n'ont pas été utilisés pour estimer les.



Apprentissage statistique

L'estimation peut être utilisée pour choisir le meilleur modèle. (la meilleure méthode d'apprentissage) ou approcher l'erreur de prédiction du modèle 



M Éc En

Dtest : utilisé pour estimer l'erreur de prédiction : ?. Err(test) estimation non biaisée de l'erreur de prédiction du modèle construit.



Seance 7:´ Evaluation de la qualit´ e de´ prediction´

Erreur de prediction :´ L’erreur de prediction du mod´ ele est d` e?nie par´ E(D) = E F h Q(Y?ˆ(X)) i ou` Q est la fonction de perte Interpretation :´ C’est l’erreur mesuree par´ Q si les observations (XY) etaient g´ en´ er´ ees par la loi jointe´ F alors que le modele` appris sur D est ?ˆ

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