Méthode GloBoost

Descriptif de la méthode GloBoost

Proposée par Fabien Torre (GRAppA).

Utilisation du boosting avec un calcul de moindre généralisé correct comme apprenant faible et 800 tours de boosting. Les chiffres fournis correspondent aux moyennes sur 50 exécutions.

Résultats de la méthode GloBoost

Mesures calculées à partir de ce fichier de résultat.

Matrice de confusion

Classés EVENTClassés NO EVENT
Exemples EVENT38.4268.58
Exemples NO EVENT642.621480.38

Mesures sur la matrice de confusion

MesuresScores obtenusRangs observés
Sensibilité 35.91 %-
Spécificité 69.73 %-
Indice de Youden 5.64  7 / 8
Précision 5.64 %-
F-mesure 9.75 %7 / 8

Proximités avec les autres méthodes

MéthodesProximités
C4.569.19 %
Balanced-bagging68.81 %
Regression66.93 %
Foret-Floue-stricte64.34 %
Framingham62.66 %
Pocock61.70 %
Foret-Floue-T-norme61.10 %

Page produite à partir des données du mardi 17 février 2004 à 10h21.