Bonjour
Questions pour les arbres boostés sous la plateforme de modélisation prédictive :
1- Que représente mathématiquement une "estimation" au bout fourchu ? S'agit-il d'un changement attendu dans la réponse par unité de changement du paramètre (c'est-à-dire la sensibilité) ?
2- En supposant par exemple 200 couches de modèle d'arbres boostés, le modèle prédit final est-il égal au 200e modèle des dernières couches ou à une moyenne de tous les 200 modèles ? Je ne sais pas trop lequel en tant qu'arbre boosté apprend des résidus du précédent .. donc je suis enclin à penser que c'est peut-être le dernier modèle mais les méthodes d'ensemble sont des méthodes agrégées (contre-argument).
3- Existe-t-il une méthode pratique d'estimation des intervalles de confiance dans un modèle d'arbre boosté ? Peut-être, obtenir le résultat de chaque couche pour ensuite créer une distribution ?
Appréciez le soutien. Merci.
