Bonjour,
A partir d'une base d'apprentissage, j'ai défini un modèle basé sur une régression logistique qui permet de prédire une réponse/non réponse.
Ce modèle va être utilisé en pratique au travers d'un logiciel. Si le logiciel prédit une réponse positive, on lance le test en pratique. Le résultat réel du test est enregistré, permettant de savoir si la prédiction du modèle était bonne ou mauvaise.
Je souhaiterai améliorer le modèle initial en intégrant l'information fournie par ces nouvelles données.
L'utilisation du modèle pour faire un "pré-tri" introduit un biais qui ne me permet pas de construire simplement un nouveau modèle de régression logistique sur l'ensemble des données.
Je cherche donc des méthodes d'amélioration d'algorithme. Je ne parviens pas à trouver le nom de méthode s'apparentant à cela.
Est- ce que cela parle à quelqu'un?
Merci
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