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Communication dans un congrès

Imputation crédibiliste pour la prédiction de charge interne de joueurs de football

Rayane Elimam 1 Nicolas Sutton-Charani 2 Jacky Montmain 2 S. Perrey 1 
2 I3A - Informatique, Image, Intelligence Artificielle
LGI2P - Laboratoire de Génie Informatique et d'Ingénierie de Production
Résumé : L’objectif de cet article est de comparer trois approches de gestion des données manquantes dans un contexte de classification avec étiquettes séquentielles à pas de temps variable. Les données concernent le suivi longitudinal de vingt-sept joueurs professionnels de football en termes de planning d’entraînement et de charge interne ressentie. Une approche sans imputation utilise l’ancienneté des données, les deux autres approches sont basées sur des modèles d’incertitude lors de l’imputation des données manquantes. L’Evidential K-Nearest Neighbors (EKNN) est utilisé pour la prédiction de charge interne en prenant en compte l’incertitude des étiquettes, et l’approche sans incertitude avec K-Nearest Neighbors standard. Les résultats montrent une certaine amélioration des prédictions pour les modèles utilisant l’incertitude des données imputées.
Type de document :
Communication dans un congrès
Liste complète des métadonnées

https://hal.mines-ales.fr/hal-02969311
Contributeur : Administrateur IMT - Mines Alès Connectez-vous pour contacter le contributeur
Soumis le : jeudi 28 avril 2022 - 16:05:18
Dernière modification le : vendredi 5 août 2022 - 10:45:38
Archivage à long terme le : : vendredi 29 juillet 2022 - 19:34:58

Fichier

LFA_2020_paper_22.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02969311, version 1

Citation

Rayane Elimam, Nicolas Sutton-Charani, Jacky Montmain, S. Perrey. Imputation crédibiliste pour la prédiction de charge interne de joueurs de football. LFA’2020 - 29èmes Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, Oct 2020, Sète, France. ⟨hal-02969311⟩

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