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Amélioration SVM

    28 mai 2019 à 6:58:55

    Bonjour tout le monde,

    Voilà, je travaille sur mon PFE dont la description est de faire un état de l'art sur les méthodes utilisées pour la prédiction de l'attrition en entreprise et d'ensuite choisir deux méthodes qui seront appliquées sur les données.

    Il m'a également été demandé d'essayer d'apporter ma contribution à l'une des méthodes.

    Mon choix s'est porté sur les arbres de décision ainsi que les SVM. Je voudrais apporter ma contribution au SVM mais je ne sais pas trop comment. J'ai fait quelques recherches et ce qui revient le plus c'est la méthode "Cross-Validation" mais puisque c'est utilisé par tout le monde, est-ce que c'est considéré comme une contribution ?

    J'ai également pensé à une hybridation mais je ne sais pas trop quel algorithme serait le mieux adapté pour cela.

    Je voulais donc savoir si vous pouviez me proposer quelque pistes à explorer afin d'essayer d'améliorer cet algorithme, que ce soit en précision, en rapidité ou autre.

    Merci d'avance.

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      29 mai 2019 à 13:24:53

      Me serais-je trompée de forum ?

      -
      Edité par mariane01 30 mai 2019 à 2:17:19

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        6 juin 2019 à 12:30:31

        Est-ce toujours d'actualité ? (Je viens de voir le post, mais vu la date ^^)
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        Try->Fail->Learn->Converge to success :{\displaystyle Q[s,a]:=(1-\alpha )Q[s,a]+\alpha (r+\gamma ~max_{a'}Q[s',a'])}

          14 juin 2019 à 20:53:20

          WorstDevEver a écrit:

          Est-ce toujours d'actualité ? (Je viens de voir le post, mais vu la date ^^)

          Oui c'est toujours d'actualité :)

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          Amélioration SVM

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