From 7d379d6ab0f38f9d05e44fa6039b97560ebfa725 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jan Aalmoes <jan.aalmoes@inria.fr>
Date: Tue, 10 Dec 2024 20:59:35 +0100
Subject: Conseil de Heber et Mohammed

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 aia/prediction.tex | 49 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-----------
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diff --git a/aia/prediction.tex b/aia/prediction.tex
index b302f4f..e58b98f 100644
--- a/aia/prediction.tex
+++ b/aia/prediction.tex
@@ -5,10 +5,15 @@
     %\vspace{70px}
     \hspace{70px}
     \begin{minipage}{250px}
+        \centering
         \Large
         \textcolor{accent}{
             Un nouvel algorithme d'apprentissage ensembliste pour l'AIA.
         }
+        
+        \vspace{20px}
+        \normalsize
+        Inférence d'un attribut sensible en utilisant la prédiction du modèle cible
     \end{minipage}
 \end{frame}
 }
@@ -22,7 +27,7 @@
     \vspace{10px}
 
     Question de recherche :
-    \emph{Comment choisir la meilleur application sans les assayer toutes ?}
+    \emph{comment choisir la meilleure application sans les essayer toutes ?}
     \vspace{10px}
 
     On cherche $a:F\rightarrow G$ telle que 
@@ -68,13 +73,13 @@
     \begin{definition}[Exactitude\footnote{\textit{Accuracy}}]
     L'exactitude de $a$ pour prédire $S$ est 
         \begin{equation*}
-            P(a\circ f\circ X=S)
+            A(a) = P(a\circ f\circ X=S)
         \end{equation*}
     \end{definition}
     \pause
     \frametitle{Maximisation de l'exactitude}
     \begin{theorem}
-        L'application qui maximise l'éxactitude est  
+        L'application qui maximise l'exactitude est  
     \begin{equation*}
         a: \left\{
             \begin{matrix}
@@ -91,10 +96,10 @@
 \end{frame}
 
 \begin{frame}
-    \frametitle{Problème avec la maxamisation de l'exactitude}
+    \frametitle{Problème avec la maximisation de l'exactitude}
     \begin{minipage}{0.4\linewidth}
     \begin{tabular}{cccc}
-        &\textcolor{principale}{Faux Positifs}&\textcolor{principale}{Faux Négatif}&\textcolor{principale}{Exactitude}\\
+        &\textcolor{principale}{Faux Positifs}&\textcolor{principale}{Faux Négatifs}&\textcolor{principale}{Exactitude}\\
         \textcolor{principale}{$\bigcirc$}&100\%&0\%&100\%\\
         \textcolor{principale}{$\bigtriangleup$}&0\%&100\%&0\%\\
         \textcolor{principale}{$\times$}&0\%&100\%&0\%\\ 
@@ -102,7 +107,7 @@
     \vspace{20px}
 
     \pause
-    Désequilibre dans les classes\footnote{\textit{Class imbalance}} :
+    Déséquilibre dans les classes\footnote{\textit{Class imbalance}} :
     \begin{itemize}
         \item $P(S=\bigcirc)=\frac{10}{14}\simeq 71\%$
         \item $P(S=\bigtriangleup)=\frac{2}{14}\simeq 14\%$
@@ -131,7 +136,7 @@
     \frametitle{Maximisation de l'exactitude équilibrée}
     \begin{definition}[Exactitude équilibrée\footnote{\textit{Balanced accuracy}}]
         \begin{equation*}
-            \frac{1}{\#F}\sum_{i\in F}P(a\circ f\circ X=i\mid S=i)
+            BA(a) = \frac{1}{\#G}\sum_{i\in G}P(a\circ f\circ X=i\mid S=i)
         \end{equation*}
     \end{definition}
     \pause
@@ -149,29 +154,51 @@
 \end{frame}
 
 \begin{frame}
-    \frametitle{Problème avec la maxamisation de l'exactitude}
+    \frametitle{Problème avec la maximisation de l'exactitude}
     \emph{Maximisation de l'exactitude}
     \vspace{5px}
 
         \begin{tabular}{cccc}
-            &\textcolor{principale}{Faux Positifs}&\textcolor{principale}{Faux Négatif}&\textcolor{principale}{Exactitude}\\
+            &\textcolor{principale}{Faux Positifs}&\textcolor{principale}{Faux Négatifs}&\textcolor{principale}{Exactitude}\\
             \textcolor{principale}{$\bigcirc$}&100\%&0\%&1\\
             \textcolor{principale}{$\bigtriangleup$}&0\%&100\%&0\\
             \textcolor{principale}{$\times$}&0\%&100\%&0\\ 
         \end{tabular}
     \vspace{10px}
 
-    \emph{Maximisation de l'exactitude équilibré}
+    \emph{Maximisation de l'exactitude équilibrée}
     \vspace{5px}
 
         \begin{tabular}{cccc}
-            &\textcolor{principale}{Faux Positifs}&\textcolor{principale}{Faux Négatif}&\textcolor{principale}{Exactitude}\\
+            &\textcolor{principale}{Faux Positifs}&\textcolor{principale}{Faux Négatifs}&\textcolor{principale}{Exactitude}\\
             \textcolor{principale}{$\bigcirc$}&0\%&60\%&40\%\\
             \textcolor{principale}{$\bigtriangleup$}&25\%&0\%&100\%\\
             \textcolor{principale}{$\times$}&25\%&0\%&100\%\\ 
         \end{tabular}
 \end{frame}
 
+\begin{frame}
+    \frametitle{Evaluation expérimentale de la classification finie}
+    \begin{figure}
+        \centering
+        \begin{subfigure}[t]{0.45\linewidth}
+            \centering
+            \includegraphics[width=\linewidth]{images/finit/COMPAS.pdf}
+            \caption{Prédiction du récidivisme (COMPAS)}
+        \end{subfigure}
+        \begin{subfigure}[t]{0.45\linewidth}
+            \centering
+            \includegraphics[width=\linewidth]{images/finit/LAW.pdf}
+            \caption{Prédiction de la réussite à l'examen du barreau (LAW)}
+        \end{subfigure}
+    \end{figure}
+    Les classification finie est 
+    \begin{itemize}
+        \item \emph{$3\times$ plus rapide} qu'une forêt aléatoire sur (LAW)
+        \item \emph{$4\times$ plus rapide} qu'une forêt aléatoire sur (COMPAS)
+    \end{itemize}
+\end{frame}
+
 \begin{frame}
     \frametitle{Conclusion sur l'AIA de la prédiction}
     \begin{itemize}
-- 
cgit v1.2.3

