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RESEARCH PRODUCT
Accidents du travail dans l’UE-15 et méthodes d’apprentissage automatique
Marie Germaine Mbomesubject
travailautomatiquesécurité santéprédictionaccident[SHS] Humanities and Social SciencesIntelligence artificiellesantéÉconomieapprentissage[STAT.ML] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]description
Les méthodes d’apprentissage automatique ont été utilisées comme outil de prédiction dans denombreux 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 desaccidents du travail, sur les données d’enquêtes européennes sur les conditions de travail. L’objectifde ce travail est de tester les performances des techniques d’apprentissage automatique dans lamodélisation 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 observonsque, la performance des modèles dépend des critères d’évaluation choisis
year | journal | country | edition | language |
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2020-01-01 |