Improving Classifier Generalization

Le livre "Improving Classifier Generalization" propose une analyse approfondie des techniques visant à améliorer la performance de généralisation dans les approches de classification. Il aborde une variété de méthodes pour optimiser la précision de classification à travers de nombreux cas d'étude, allant des ensembles de données du dépôt UCI aux défis de la maintenance prédictive et du diagnostic du cancer. Un accent particulier est mis sur les conseils détaillés pour traiter les données de séries temporelles et la discussion de deux études de cas réelles dans le domaine de la surveillance de l'état. De plus, les différents aspects que les data scientists doivent prendre en compte avant de définir leur approche d'un problème de classification sont mis en lumière. Le livre offre également un aperçu de l'état actuel de la technique pour améliorer la généralisation des classificateurs et présente les contributions des auteurs, y compris des classificateurs innovants et des approches d'intégration de l'apprentissage profond dans des classificateurs basés sur des règles floues. Cet ouvrage constitue une référence précieuse pour les chercheurs et les étudiants dans les domaines de l'apprentissage automatique, de la surveillance de la santé, de la maintenance prédictive, de l'analyse de séries temporelles et de la classification des données d'expression génique.