Résumé 105 :
Evaluation de la stabilité des classifieurs par l'algorithme plug-in semi-borne modifié
Ben Othman, Ibtissem ; Ghorbel, Faouzi
Laboratoire CRISTAL, pôle GRIF
En se référant au point de vue statistique de la classification, nous tenterons dans le présent travail d’évaluer le degré de stabilité des réseaux de neurones multi-couches et Bayésiens relativement au classifieur Bayésien. L’évaluation est établie par l’estimation non paramétrique de la densité de probabilité des taux d’erreur. La comparaison basée sur ce nouveau critère est valorisée par l’utilisation de l’algorithme Plug-in semi-borné modifié. L’analyse reposera aussi sur l’évaluation du biais et de la variance des taux d'erreur connu par être un bon estimateur de la probabilité d'erreur d'un classifieur.