Analyses

Passer au filtres. Voir les résultats.

Quoi de neuf sur notre site

Montrer les résultats

Filtrer les résultats par

Aide à la recherche
Currently selected filters that can be removed
Retirer Annuler le filtre «Méthodes statistiques» Retirer Annuler le filtre «Autre contenu lié aux Méthodes statistiques» Retirer Annuler le filtre «Burger, Joep»
Effacer tout

Mot(s)-clé(s)

Sujet

Année de publication

1 facets displayed. 0 facets selected.

Auteur(s)

2 facets displayed. 1 facets selected.
Aide à l'ordre
entrées

Résultats

Tout (1)

Tout (1) ((1 résultat))

  • 1. Prédire les transitions vers la pauvreté et hors de celle-ci, à l’aide de l’apprentissage automatique Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X202100100003
    Description :

    La taille et la richesse croissantes des données numériques permettent de modéliser des relations et des interactions plus complexes, ce qui est le point fort de l’apprentissage automatique. Dans notre étude, nous avons appliqué le boosting de gradient au système néerlandais d’ensembles de données statistiques sociales pour estimer les probabilités de transition vers la pauvreté et de sortie de la pauvreté. Les estimations individuelles sont raisonnables, mais la méthode combinée avec SHAP et des modèles de substitution globaux apporte des avantages, principalement : le classement simultané de centaines de caractéristiques selon leur importance, une vue détaillée de leur relation avec les probabilités de transition, et l’identification fondée sur les données de sous-populations ayant des probabilités de transition relativement élevées et faibles. En outre, nous décomposons la différence de l’importance des caractéristiques entre la population générale et les sous-populations entre un effet de fréquence et un effet de la caractéristique. Nous mettons en garde contre les possibilités de mauvaise interprétation et discutons des futurs travaux envisageables.

    Mots clés : classification; explicabilité; boosting de gradient; événement de la vie; facteurs de risque; décomposition SHAP.

    Date de diffusion : 2021-10-15
Stats en bref (0)

Stats en bref (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Articles et rapports (1)

Articles et rapports (1) ((1 résultat))

  • 1. Prédire les transitions vers la pauvreté et hors de celle-ci, à l’aide de l’apprentissage automatique Archivé
    Articles et rapports : 11-522-X202100100003
    Description :

    La taille et la richesse croissantes des données numériques permettent de modéliser des relations et des interactions plus complexes, ce qui est le point fort de l’apprentissage automatique. Dans notre étude, nous avons appliqué le boosting de gradient au système néerlandais d’ensembles de données statistiques sociales pour estimer les probabilités de transition vers la pauvreté et de sortie de la pauvreté. Les estimations individuelles sont raisonnables, mais la méthode combinée avec SHAP et des modèles de substitution globaux apporte des avantages, principalement : le classement simultané de centaines de caractéristiques selon leur importance, une vue détaillée de leur relation avec les probabilités de transition, et l’identification fondée sur les données de sous-populations ayant des probabilités de transition relativement élevées et faibles. En outre, nous décomposons la différence de l’importance des caractéristiques entre la population générale et les sous-populations entre un effet de fréquence et un effet de la caractéristique. Nous mettons en garde contre les possibilités de mauvaise interprétation et discutons des futurs travaux envisageables.

    Mots clés : classification; explicabilité; boosting de gradient; événement de la vie; facteurs de risque; décomposition SHAP.

    Date de diffusion : 2021-10-15
Revues et périodiques (0)

Revues et périodiques (0) (0 résultat)

Aucun contenu disponible actuellement

Signaler un problème ou une erreur sur cette page
Date de modification :

Aide liée à la recherche

Comment utiliser les filtres et le champ de recherche

  • Vous pouvez faire une recherche en inscrivant des mots-clés ou en sélectionnant des filtres (p. ex. sous Sujet, Géographie, etc.) du côté gauche de la page.

  • On peut utiliser les filtres ensemble ou former diverses combinaisons. À chaque sélection de filtre, la page des résultats est mise à jour.

  • Pour commencer une nouvelle recherche, cliquez sur le bouton Effacer tout au-dessus du champ de recherche ou décochez tous les filtres.

  • Les mots-clés et les filtres précisés sont affichés au-dessus du champ de recherche. Vous pouvez désélectionner l’un ou l’autre des éléments ou tous les éléments, pour préciser ou effacer votre recherche.

Comment préciser ma recherche

  • Vous pouvez entrer des mots-clés dans le champ de recherche. Il n’est pas nécessaire d’utiliser « + » ou « , » ou « ET ».

  • Vous pouvez supprimer certains mots-clés ou tous les mots-clés de votre chaîne de recherche.

  • Les mots-clés entre guillemets limitent la recherche à l’expression précise.

    • Par exemple, si vous cherchez « Enquête sur la population active », vous obtiendrez seulement des documents contenant cette suite de mots.

  • Utilisez « ou » entre les mots-clés pour obtenir des résultats qui contiennent au moins l’un des termes recherchés.

    •  Par exemple, si vous cherchez enquête ou­ population ou active, vous obtiendrez seulement les documents contenant l’un ou l’autre de ces mots, ou tous ces mots.

Comment fonctionne la recherche

  • Cette forme de recherche fournira les résultats contenant le(s) mot(s) inscrit(s) dans le titre, la description, le sujet, la géographie, le numéro de produit ou toute autre information au sujet du produit.

    • Par exemple, lorsque vous cherchez le mot « maladies », tous les résultats obtenus contiendront ce mot dans le titre, la description, ou le sujet.

  • La recherche ne se fait pas dans le texte des articles ou des publications. Pour faire une recherche plein texte dans les articles, utilisez la fonction de recherche du site.

Aide pour trier les résultats

De quelle façon les résultats seront-ils présentés?

La fonction Trier par vous offre les trois options suivantes :

  • Par date – Trie les résultats par date de diffusion des produits, en commençant par le plus récent.
  • Par pertinence – N’est nécessaire ou utile que lorsque vous utilisez le champ de recherche pour lancer votre recherche. Les résultats sont classés en fonction d’une combinaison de facteurs, notamment l’emplacement des termes recherchés dans le contenu (p. ex. s’ils figurent dans le titre, il est probable que le produit soit plus pertinent pour votre recherche), l’actualité ou la nouveauté du contenu du produit et la popularité du produit.
  • Par titre – Trie les résultats en ordre alphabétique.

Aide pour trier les résultats

De quelle façon les résultats seront-ils présentés?

La fonction Trier par vous offre les quatre options suivantes :

  • Par date – Trie les résultats par date de diffusion des produits, en commençant par le plus récent.
  • Par pertinence – N’est nécessaire ou utile que lorsque vous utilisez le champ de recherche pour lancer votre recherche. Les résultats sont classés en fonction d’une combinaison de facteurs, notamment l’emplacement des termes recherchés dans le contenu (p. ex. s’ils figurent dans le titre, il est probable que le produit soit plus pertinent pour votre recherche), l’actualité ou la nouveauté du contenu du produit et la popularité du produit.
  • Par popularité – Donne la priorité aux résultats qui sont le plus souvent sélectionnés par les utilisateurs, puis aux plus récents.
  • Par titre – Trie les résultats en ordre alphabétique.