DI-UMONS : Dépôt institutionnel de l’université de Mons

Recherche transversale
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(titres de publication, de périodique et noms de colloque inclus)
2018-02-02 - Colloque/Présentation - communication orale - Anglais - 0 page(s)

Itani Sarah , Lecron Fabian , Fortemps Philippe , "A Density-based Decision Tree for One-class Classification" in 32nd Annual Conference of the Belgian Operational Research Society (ORBEL 32), Liège, Belgique, 2018

  • Codes CREF : Modèles mathématiques d'aide à la décision (DI1151), Recherche opérationnelle (DI1150), Informatique mathématique (DI1160)
  • Unités de recherche UMONS : Management de l'Innovation Technologique (F113), Mathématique et Recherche opérationnelle (F151)
  • Instituts UMONS : Institut de Recherche en Technologies de l’Information et Sciences de l’Informatique (InforTech)

Abstract(s) :

(Anglais) One-Class Classification (OCC) aims at predicting a single class on the basis of its lonely training representatives, called target instances. This mode of classification is thus opposed to common prediction problems with two or several classes. As data availability is not necessarily ensured for a good number of medical and industrial applications, OCC presents itself as an interesting alternative methodology. Our proposal addresses OCC through a decision tree. The related learning process is driven by density estimation.