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Titre: L'utilisation de l'approche boosting pour le diagnostic du diabéte.
Auteur(s): Hamidi, Yacine Naer Eddine
Mots-clés: Classification, méthodes ensemblistes, diagnostic, boosting, Adaboost, K plus proches voisins pondéré..
Date de publication: 20-jan-2015
Résumé: L'utilisation des méthodes ensemblistes pour les performances des classifiteurs faibles est une novelle vois dans le domaine de l'apprentissage qrtificiel. Parmi ces méthodes nous citons l'algorithme d'adaboost, l'une des algorithmes du boosting. Cr mémoire présente une approche basée sur l'améloiration de classifieur K-PPVP (K plus proche voisins pondéré) par l'algorithme Adaboost afin de classifier la base de données Pima Indians diabets. Les performances obtenues seront comparées en utilisant des crétères comme le taux de classification, la sensibilité et la spécificité.
URI/URL: http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/7126
Collection(s) :Master SIC

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