Méthodes de classification comparées
Il existe un classifieur qu’aucune méthode ne peut battre, et il lui faut la réponse pour se construire. Tout le reste - plus proches voisins, analyse discriminante, régression logistique - est une supposition différente sur ce qu’il aurait fait, et les suppositions échouent dans des directions différentes.
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Le classifieur de Bayes et les plus proches voisins
25 min · 100 XPLa règle qui minimise l’erreur de test, le plancher qu’elle laisse derrière elle, et la méthode non paramétrique qui l’imite en comptant des voisins - le nombre de voisins se révélant être le bouton de flexibilité déguisé.
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Analyse discriminante linéaire et quadratique
25 min · 100 XPModéliser la loi de chaque classe et la retourner par le théorème de Bayes : une covariance partagée donne une frontière linéaire, une covariance par classe donne une frontière quadratique, et laquelle l’emporte est une question de taille d’échantillon plutôt que de vérité.
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Seuils, ROC et ce que l’exactitude dissimule
30 min · 120 XPUn taux d’erreur unique cache quelles erreurs sont commises et fixe en silence un seuil que personne n’a choisi. La matrice de confusion sépare les deux types, déplacer le seuil les échange, et la courbe ROC résume tous les échanges d’un coup.
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