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MODULAD
Sélection et transformation de variables pour la classification Multi-Label par une approche MDL
In EGC 2017, vol. RNTI-E-33, pp.345-350
Résumé
La classification multi-label est une extension de la classification su-
pervisée au cas de plusieurs labels. Elle a connu un regain d'intérêt récent dans
la communauté du machine learning de par son utilité dans plusieurs domaines.
Comme pour tout problème de machine learning, le besoin de prétraiter les don-
nées multi-label est apparu comme une nécessité afin d'améliorer les perfor-
mances des classifieurs. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle mé-
thode permettant de prétraiter des variables descriptives par discrétisation ou
groupement de valeur, dans le cas de plusieurs labels à prédire. Le choix du
meilleur prétraitement est posé comme un problème de sélection de modèle, et
est résolu au moyen d'une approche bayésienne. Une étude comparative est réa-
lisée avec d'autres méthodes de l'état de l'art afin de positionner la nouvelle
méthode et de montrer l'intérêt de la sélection de variables pour la classification.