Critères d’évaluation des classificateurs par apprentissage automatique : application aux statistiques de prix

Articles et rapports : 11-522-X202100100012
Description : La modernisation des statistiques sur les prix par les organismes nationaux de statistique (ONS), comme Statistique Canada, met l’accent sur l’adoption d’autres sources de données qui comprennent presque la totalité de l’univers des produits vendus dans le pays, une échelle qui nécessite la classification des données par apprentissage automatique. Le processus d’évaluation des classificateurs permettant de sélectionner ceux qui conviennent à la production ainsi que de surveiller les classificateurs une fois qu’ils servent à la production doit être fondé sur des paramètres robustes pour que soit mesuré le taux de classification erronée. Étant donné que les mesures couramment utilisées, comme le score Fß, peuvent ne pas tenir compte des principaux aspects applicables aux statistiques de prix dans tous les cas, comme l’importance inégale des catégories, il faut examiner attentivement l’espace métrique pour choisir les méthodes appropriées d’évaluation des classificateurs. Le présent document de travail présente l’espace métrique applicable aux statistiques de prix et propose un cadre opérationnel d’évaluation et de surveillance des classificateurs, en portant un intérêt particulier aux besoins de l’Indice des prix à la consommation du Canada et en démontrant les paramètres étudiés au moyen d’un ensemble de données accessibles au public.

Mots clés : indice des prix à la consommation; classification supervisée; mesures d’évaluation; taxonomie

Numéro d'exemplaire : 2021001
Auteur(s) : Goussev, Serge; Spackman, William
Produit principal : La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil
Format Date de sortie Informations supplémentaires
PDF novembre 5 2021

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