Salut,
j'ai utilisé trois algorithmes de classification: Random Forests, SVM linéaire et la distance euclidienne pour classifier mes images (je travaille sur un problème de reconnaissance faciale). Mes résultats ont montré que Random Forests est plus performant que les deux autres.
Alors comment pourrai-je expliquer le fait que Random Forest est meilleur que SVM, et que Random Forest et SVM surpassent la distance euclidienne?
c'est-à-dire, qu'est ce qui fait de RF un robuste classificateur par rapport aux autres? et SVM par rapport à la distance euclidienne?