Accidents du travail dans l’UE-15 et méthodes d’apprentissage automatique » - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Accidents du travail dans l’UE-15 et méthodes d’apprentissage automatique »

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Marie Germaine Mbome
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1149743

Résumé

Les méthodes d’apprentissage automatique ont été utilisées comme outil de prédiction dans de nombreux domaines, mais leur utilisation en santé et sécurité au travail est relativement nouvelle. C’est la raison pour laquelle, il serait intéressant d’utiliser ces méthodes dans la prévision des accidents du travail, sur les données d’enquêtes européennes sur les conditions de travail. L’objectif de ce travail est de tester les performances des techniques d’apprentissage automatique dans la modélisation et la prédiction d’accidents du travail. A cette fin, nous utiliserons trois modèles : (les forêts aléatoires) (RF), Support Vector Machine (SVM), modèle logistique. Nous observons que, la performance des modèles dépend des critères d’évaluation choisis
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03722488 , version 1 (13-07-2022)

Licence

Paternité - Partage selon les Conditions Initiales - CC BY 4.0

Identifiants

  • HAL Id : hal-03722488 , version 1

Citer

Marie Germaine Mbome. Accidents du travail dans l’UE-15 et méthodes d’apprentissage automatique ». Semaine Data-SHS PUD Dijon, Dec 2020, Dijon, France. ⟨hal-03722488⟩
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