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Salut, j'ai fais une SVM avec un tunning de paramètre, j'obtiens un très bon score sur 3 des 5 classes mais pas sur les 2 premières, et si une SVM les confond c'est surement qu'elles ne sont pas bien séparées

Vous savez quelle genre de stratégie appliquée dans ce cas là ? Mettre 2 classifieurs en série ? Un premier qui détermine si l'individu appartient aux 2 premières classes ou les 3 dernières (celui que j'ai actuellement) et dans le premier cas un autre classificateur entrainé uniquement pour ces 2 classes ?

Je vais essayer moi même mais si vous avez d'autres pistes je suis preneur

je ne fais pas vraiment de ML. Mais la confusion entre les deux classes est quand meme relativement faible. Oui, faire un classifieur pour ces deux classes en particulier pourrait etre utile ici. Tu peux aussi vouloir rajouter une feature pour aider a faire la difference entre ces deux classes.

Tu peux faire ce que t'as dis, tu peux aussi tenter d'optmiser davantage les paramètres de ton SVM automatiquement, et tu peux aussi tenter de faire ça pour différents modèles et différents jeux de paramètres. Toujours en séparant bien les ensembles d'entrainement et de test bien entendu