Cadre d'Evaluation pour la Méta Analyse de Données - Université Toulouse III - Paul Sabatier - Toulouse INP Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Cadre d'Evaluation pour la Méta Analyse de Données

Résumé

This paper aims to provide a unified framework for the evaluation and comparison of the many emergent meta-mining techniques. This framework is illustrated on the case study of the meta-learning problem in a large scale experiment. The results of this experiment are then explored through hypothesis testing in order to provide insight regarding the performance of the different meta-learning schemes, advertising the potential of our approach regarding meta-level knowledge discovery.
Ce papier présente un cadre d'évaluation et de comparaison adapté aux spécificités de la méta analyse de données. Ce dernier est illustré dans une expérience compréhensive de comparaison de méta-apprentissage. L'exploration des résultats par des tests d'hypothèses statistiques permet de caractériser finement la performance de divers méta-apprentissages, illustrant l'intérêt de notre approche pour l'extraction de connaissances décrivant le méta-niveau.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-01470864 , version 1 (22-02-2017)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01470864 , version 1

Citer

William Raynaut, Chantal Soulé-Dupuy, Nathalie Vallès-Parlangeau. Cadre d'Evaluation pour la Méta Analyse de Données. 17ème Conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2017), Jan 2017, Grenoble, France. pp.433-434. ⟨hal-01470864⟩
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