From 411624f6f259084641deb92f20d512908c8b7d4f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Aalmoes <jan.aalmoes@inria.fr>
Date: Sat, 5 Oct 2024 19:25:34 +0200
Subject: Correction maman

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 classification_finie/introduction.tex | 4 ++--
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diff --git a/classification_finie/introduction.tex b/classification_finie/introduction.tex
index 0e3443d..ac815fa 100644
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 Dans ce premier chapitre de contribution, nous allons construire un nouvel algorithme d'apprentissage ensembliste.
 Plus précisément nous allons nous intéresser à la manière de combiner plusieurs classifieurs : ce que nous avons appelé la seconde partie de la vie d'un algorithme d'apprentissage ensembliste à la Section~\ref{sec:background-aens}.
-Nous allons construire une solution similaire à celle de l'espace de connaissances du comportement\footnote{\textit{Behavior knowledge space}}~\cite{1626170} sauf que au lieu d'optimiser l'exactitude nous allons optimiser l'exactitude équilibré.
+Nous allons construire une solution similaire à celle de l'espace de connaissances du comportement\footnote{\textit{Behavior knowledge space}}~\cite{1626170} sauf que au lieu d'optimiser l'exactitude nous allons optimiser l'exactitude équilibrée.
 
 Pour cela nous allons considérer que nous cherchons une fonction d'un ensemble fini $E$ vers un autre $F$.
 $E$ correspond à l'ensemble des uplets possibles des sorties des classifieurs faibles et $F$ aux classes.
 Nous commençons notre étude en considérant que nous avons une base de donnée ayant deux colonnes.
-L'une contient des éléments de $E$ et l'autre contient des étiquette de $F$.
+L'une contient des éléments de $E$ et l'autre contient des étiquettes de $F$.
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cgit v1.2.3

