1. Le boosting : une méthode de classification non paramétrique
- Author
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C. Puech, Michel Arnaud, Jean-Stéphane Bailly, Gérard Bourgeon, Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Structures et Systèmes Spatiaux (UMR 3S), Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF)-Ecole Nationale du Génie Rural, des Eaux et des Forêts (ENGREF), Irstea Publications, Migration, and Ecole Nationale du Génie Rural, des Eaux et des Forêts (ENGREF)-Centre national du machinisme agricole, du génie rural, des eaux et forêts (CEMAGREF)
- Subjects
[SDE] Environmental Sciences ,Aide à la décision ,Méthode statistique ,CEMAGREF ,010504 meteorology & atmospheric sciences ,U10 - Informatique, mathématiques et statistiques ,0211 other engineering and technologies ,CIRAD AMIS ,02 engineering and technology ,General Medicine ,Classification ,01 natural sciences ,[SDE]Environmental Sciences ,CIRAD TERA ,BOOSTING ,ENGREF ,021101 geological & geomatics engineering ,0105 earth and related environmental sciences - Abstract
Boosting is a classification method used to assign an object to a predetermined class, according to the values obtained for several variables. It is a very general method, whieh can be used fbr a avide range of applications (economics, agronomy, sociology, geography, pedology, epidemiology, remote sensing, etc), particularly those in which the object is geographical space. The method is vert' powerful, and can discriminate between groups where other techniques such as linear methods would fail. However, it calls for considerable caution and a watchful eye on certain criteria such as the weight of observations. Lastly, it is easily integrated into geographical information systems., Le boosting est une méthode de classification gui permet d'affecter un objet dans une classe définie a priori en fonction des valeurs prises par plusieurs variables. De caractère très général, cette méthode est susceptible d'être utilisée dans de nombreux domaines d'application (économie, agronomie, sociologie, géographie, pédologie, épidémiologie, télédétection...) et notamment dans ceux gui ont pour cadre l'espace géographique. Très puissante, cette méthode arrive à discriminer des groupes là où d'autres méthodes, comme les méthodes linéaires, échouent. En contrepartie, elle demande une grande prudence et l'examen attentif de certains critères comme l'évolution du poids des observations. Enfin, elle est très facile à intégrer dans les systèmes d'information géographiques.
- Published
- 2002