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RNTI

MODULAD
Méthode basée sur les ensembles approximatifs pour l'apprentissage incrémental en présence des données déséquilibrées
In EGC 2018, vol. RNTI-E-34, pp.305-310
Résumé
Ce papier propose une méthode basée sur la théorie des ensembles approximatifs
et dédiée à l'apprentissage supervisé incrémental dans un contexte
de données déséquilibrées. Cette méthode consiste en trois phases : la construction
d'une table de décision, l'inférence d'un ensemble de règles de décision
et la classification de chaque action potentielle dans l'une des classes de décision
prédéfinies. La méthode MAI2P est validée dans le contexte des MOOCs
(Massive Open Online Courses).