Vote majoritaire
Le vote majoritaire est une méthode d'ensemble qui combine les prédictions de plusieurs classifieurs de base en sélectionnant la classe qui reçoit le plus de votes. Chaque classifieur de base émet un vote pour une classe prédite, et la prédiction finale est la classe ayant la majorité (pluralité). Cette approche a été formalisée par Leo Breiman et ses collègues dans les années 1990 comme un moyen simple mais efficace d'améliorer la précision de la classification.
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Sources
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123-140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Kuncheva, L. I. (2004). Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms. Wiley-Interscience. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Majority Voting Ensemble. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/ensemble-learning/majority-voting
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