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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 25/3 - 2011  - pp.345-368  - doi:10.3166/ria.25.345-368
TITRE
Avancées récentes dans le domaine de l’apprentissage d’ordonnancements

RÉSUMÉ

Dans de nombreuses applications, où les données X … 0 à analyser représentent des objets auxquels sont affectés aléatoirement des labels binaires Y … {-1, +1}, l’enjeu de l’apprentissage statistique ne se borne pas à déterminer comment affecter le label le plus probable à un objet donné mais consiste à ranger l’ensemble des objets x … 0 dans le même ordre que celui induit par la probabilité a posteriori I (x) =  {Y = +1 | X = x}, les règles d’ordonnancement étant évaluées à l’aune de la courbe COR. Contrairement à la plupart des approches utilisées en pratique, reposant sur une estimation préalable de la fonction I (x), les résultats récents décrits dans cet article permettent d’étendre la notion d’arbre de décision au problème de l’ordonnancement statistique et d’ajuster/combiner des règles de ce type de façon à optimiser la courbe COR directement.



ABSTRACT

In a wide variety of applications, where the data X … 0 that must be processed characterize instances to which binary labels Y … {-1, +1} are randomly assigned, the goal of statistical learning does not reduce to find the likeliest label for a given instance but consists in ranking all the instances x … 0 in the same order as the one induced by the probability a posteriori I (x) =  {Y = +1 | X = x},, ranking rules being evaluated through ROC analysis. In contrast to the majority of procedures used in practice, based on a preliminary estimation of the function I (x), the results described in this article propose an extension of the concept of decision tree to the ranking problem in order to optimize the ROC curve directly.



AUTEUR(S)
Stéphan CLÉMENÇON, Marine DEPECKER, Nicolas VAYATIS

MOTS-CLÉS
ordonnancement, courbe COR, arbre de décision, agrégation.

KEYWORDS
ranking, ROC curve, decision tree, aggregation.

BIBLIOGRAPHIE
ria.revuesonline.com/revues/30/10.3166/ria.25.345-368.html

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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