4. Synthèse comparative
Il existe un grand nombre de modèles et algorithmes d’apprentissage statistique supervisé, et cet article s’est limité à présenter les principaux. Comme il a été indiqué, chacun d’eux possède des avantages et des inconvénients. Le choix, pour une application donnée, d’une technique plutôt qu’une autre est donc toujours délicat. L’idéal serait normalement d’essayer et comparer au moins les principales, mais cela peut représenter un travail important. D’autant qu’il faut s’assurer de trouver pour chacune les valeurs optimales des hyper-paramètres parfois nombreux, en utilisant une base de validation (ou la validation croisée).
Toutefois, les caractéristiques de données à traiter peuvent guider dans le choix de modèle (figure
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Synthèse comparative
Conclusion
Sources bibliographiques
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