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Marc Beninca 7a4ab3c8cd kf
2020-08-11 19:27:41 +02:00

46 lines
1.9 KiB
TeX

\section{Analyse critique}
\subsection{Avantages}
\begin{itmz}
\item{le modèle \gls{svm} est considéré comme plutôt stable, car\\
de petits changements dans les données impactent peu les \glspl{hpp}}
\item{ce même modèle peut être utilisé à la fois pour\\
résoudre des problèmes de régression ou de classification}
\item{très efficace avec une marge de séparation nette}
\item{fonctionne avec un grand nombres d’espaces dimensionnels}
\item{reste pertinent même avec plus de dimensions que d’éléments}
\item{capacité de régularisation pour rester générique,\\
afin d’éviter les risques de surentraînement}
\item{économise la mémoire nécessaire aux fonctions de décision,\\
en ne leur faisant traiter que des \glspl{sv}}
\item{permet de gérer efficacement des données non linéaires,\\
par l’intermédiaire de différentes \glspl{kf}}
\item{une variété de \glspl{kf} existe pour les fonctions de décision}
\item{il est possible de combiner plusieurs \glspl{kf},\\
pour pouvoir travailler avec des \glspl{hpp} plus complexes}
\end{itmz}
\subsection{Inconvénients}
\begin{itmz}
\item{le choix d’une \gls{kf} appropriée n’est pas facile,\\
et peut facilement mener à un trop grand nombre de \glspl{sv}}
\item{la mémoire nécessaire augmente avec le nombre de \glspl{sv},\\
car ces derniers doivent y être intégralement stockés}
\item{le temps d’entraînement augmente avec le nombre d’éléments}
\item{les calculs de probabilité de justesse sont très coûteux}
\item{les modèles sont difficilement interprétables par des humains,\\
contrairement par exemple aux arbres de décisions}
\item{effet boîte noire si compréhension insuffisante des outils mathématiques}
\end{itmz}
\subsection{Limitations}
\begin{itmz}
\item{fonctionne mal quand des classes se recouvrent}
\item{une normalisation préalable des données est nécessaire,\\
pour que les fonctions objectifs restent pertinentes}
\end{itmz}
\pagebreak