Apprentissage multiclasse en environnement incertain

International audienceDans cet article, nous abordons le problème de la classification multiclasses dans le contexte particulier où les coûts de mauvaise classification sont déséquilibrés en fonction des classes et sont inconnus lors de l’apprentissage mais disponibles en prédiction. La méthode proposée s’appuie sur des ensembles de classifieurs, chacun spécialisé à des contextes de coûts particuliers. Pour cela,elle combine une procédure d’optimisation multi-objectifs avec une décomposition par paires de classes, afin de réduire la complexité computationnelle. Les prédictions sont ensuite obtenues via la sélection du classifieur le plus adapté aux coûts, une fois que ceux-ci sont connus. Les premiers résultats obtenus montrent que cette méthode est efficace et qu’elle permet de traiter des problèmes avec un grand nombre de classes

A multi-model selection framework for unknown and/or evolutive misclassification cost problems

International audienceIn this paper, we tackle the problem of model selection when misclassification costs are unknown and/or may evolve. Unlike traditional approaches based on a scalar optimization, we propose a generic multi-model selection framework based on a multi-objective approach. The idea is to automatically train a pool of classifiers instead of one single classifier, each classifier in the pool optimizing a particular trade-off between the objectives. Within the context of two-class classification problems, we introduce the "ROC front concept" as an alternative to the ROC curve representation. This strategy is applied to the multi-model selection of SVM classifiers using an evolutionary multi-objective optimization algorithm. The comparison with a traditional scalar optimization technique based on an AUC criterion shows promising results on UCI datasets as well as on a real-world classification problem