Biais Inductif

biais inductifCela peut être considéré comme un ensemble d’hypothèses dans l’apprentissage automatique. Elle est utilisée comme hypothèse nécessaire de la fonction objective dans l’apprentissage automatique. L’exemple le plus typique est le rasoir d’Occam.

Le biais inductif est basé sur la logique mathématique, mais dans les applications pratiques, le biais inductif d'un apprenant peut n'être qu'une description très approximative ou même plus simple. En comparaison, la valeur théorique est trop rigoureuse pour être utilisée dans des applications pratiques.

Types de polarisation inductive

À l’heure actuelle, les méthodes courantes de polarisation inductive sont les suivantes :

• Indépendance conditionnelle maximale : biais pour les classificateurs bayésiens naïfs ;
• Erreur minimale de validation croisée : lorsque l’on tente de choisir parmi des hypothèses, l’hypothèse présentant l’erreur de validation croisée la plus faible doit être choisie ;
• Marge maximale : utilisée pour biaiser les machines à vecteurs de support, l'hypothèse est basée sur une discrimination de marge large ;
• Longueur minimale de la description : Lors de la formulation d’une hypothèse, minimisez la longueur de la description de l’hypothèse ;
• Nombre minimum de fonctionnalités : hypothèses utilisées par les algorithmes de sélection de fonctionnalités ;
• Voisin le plus proche : biais utilisé pour la méthode du voisin le plus proche, où les échantillons similaires ont tendance à appartenir à la même catégorie.