5.3.2 Synthèse

L'approche que nous proposons restreint la marge d'erreurs de prédictions en limitant la liste des plus proches voisins d'un ensemble de données (d 3 par exemple) à ses plus proches voisins les plus significatifs (dont la similarité est supérieure ou égale au seuil fixé).

Dans cet ordre d'idées, avec notre approche, les algorithmes prédits comme plus performants pour le traitement de d 3 sont : KNN, Quadisc, CN2, LVQ, Alloc80. Les plus performants réellement étant : KNN, Alloc80, Quadisc, LVQ, Dipol92.

Avec les plus proches voisins (k = 5), les cinq algorithmes prédits comme les plus performants pour le traitement de d 3 sont : NewId, KNN, Quadisc, BayesTree, CN2.