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new file mode 100644
index 0000000..7fe5e7b
--- /dev/null
+++ b/finie.tex
@@ -0,0 +1,52 @@
+\begin{frame}
+ \frametitle{Etude des CCA}
+ \begin{definition}
+ Un CCA est un classifieur ayant une \emph{prédiction indépendante de l'étiquette}.
+ C'est-à-dire que pour un classifieur $f: E\rightarrow F$.
+ Avec une étiquette $Y:\Omega\rightarrow F$
+ et une entrée $X:\Omega\rightarrow E$.
+ Alors pour $\hat{Y}=f\circ X$, nous avons
+ \emph{$P_{(Y,\hat{Y})} = P_Y\otimes P_{\hat{Y}}$}
+ \end{definition}
+ \pause
+ \begin{lemma}
+ \label{lemme:aia-xycca}
+ Soit $(\Omega,\mathcal{T},P)$ un espace probabilisé.
+ Soient $X:(\Omega,\mathcal{T}) \rightarrow (E,\mathcal{E})$ et $Y:\Omega \rightarrow (F,\mathcal{F})$ des variables aléatoires.
+ Les deux propositions suivantes sont équivalentes :
+ \begin{enumerate}
+ \item $P_{(X,Y)} = P_X\otimes P_Y$.
+ \item Toute fonction mesurable $f:(E,\mathcal{T})\rightarrow (F,\mathcal{F})$ est un CCA pour prédire $Y$ à partir de $X$.
+ \end{enumerate}
+ \end{lemma}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+ \frametitle{Etude des CCA}
+ \begin{propriete}
+ \label{prop:CCA_BA}
+ Les CCA ayant comme image $ F$ ont une exactitude équilibrée égale à $\frac{1}{\# F}$.
+ \end{propriete}
+ \pause
+ \begin{theorem}
+ \label{th:fini-bacca}
+ En notant $BA(f)$ l'exactitude équilibrée de $f$.
+ \begin{equation*}
+ \forall f~BA(f)=\frac{1}{\#F} \iff
+ \forall f~\text{$f$ est un CCA}
+ \end{equation*}
+ \end{theorem}
+\end{frame}
+\begin{frame}
+ \frametitle{Nouvelle contribution : Classification finie}
+ \input{tikz/ef}
+ \vspace{20px}
+ $n^m$ applications à essayer !\\
+ \vspace{20px}
+ Plan:
+ \begin{itemize}
+ \item Problème introductif : Accuracy $P(Y=f\circ X)$
+ \item Balanced accuracy (plus dure !) $\frac{1}{n}\sum_{i\in F}P(f\circ X=i|Y=i)$
+ \item ?
+ \end{itemize}
+\end{frame}