Colloque

Analyse discriminante robuste et efficace : Vers une approche intégratrice

Philippe Fines

Jean-Pierre Dussault

Bernard Colin

Membre a labase

Philippe Fines

Résumé du colloque

Les techniques d'analyse discriminante qui tiennent compte de l'incertitude s'appuient essentiellement sur deux approches différentes : l'utilisation d'une zone de rejet (qui inclut l'incertitude dans la décision) et la logique floue (qui l'inclut dans toutes les étapes du processus, en particulier dans les mesures des variables). Cependant, peu d'auteurs ont tenté d'intégrer les deux notions complémentaires d'imprécision (dans les variables) et de rejet (dans la décision), ou, de façon plus générale, de développer des modèles à la fois peu sensibles aux erreurs de mesure et dotés d'un bon pouvoir discriminant. Dans ce travail, nous tentons de satisfaire ce double objectif, en développant un indice général de pouvoir discriminant. Les éléments constituant cet indice tiennent compte à la fois de la robustesse visée, de la taille visée de la zone de rejet et des mesures habituelles des taux de mauvaise classification. Plusieurs formulations du modèle sont proposées, selon le poids relatif accordé aux objectifs. De plus, les connaissances du décideur (coûts des mauvaises classifications, distributions des probabilités a priori) peuvent être incorporées au modèle pour le rendre plus réaliste. Des applications concrètes sont présentées.

Contexte

Section :

Informatique et mathématiques

Thème du colloque :

Informatique et mathématiques

Hôte : Université de Trois-Rivières

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