[PDF] Méthodes des arbres de décision pour le scoring bancaire

Post-élagage Indirect des Arbres de Décision dans le Data Mining

Mots-clés : Arbres de décision Data mining

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Mots-clés : Arbres de décision Data mining

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Arbres de Décision - Inria

nous faisons le point sur les avantages et inconvénients des arbres de décision Nous tentons également d’élaborer une réflexion sur les avancées de la recherche dans le domaine La section 6 correspond à la conclusion 2 Un exemple introductif 2 1 Construire un arbre de décision

Qu'est-ce que les arbres de décision ?

Dans cette séance de cours nous présentons les arbres de décision, une classe d’algorithmes d’apprentissage se basant sur la représentation des choix sous la forme graphique d’un arbre avec les différentes décisions de classification placées dans les feuilles.

Qu'est-ce que le nœud interne d'un arbre ?

Chaque nœud interne de l’arbre correspond à un test fait sur une des variables : Variable catégorielle : génère une branche (un descendant) par valeur de l’attribut ; Variable numérique : test par intervalles (tranches) de valeurs. Les feuilles de l’arbre spécifient les classes.

Qu'est-ce que l'arbre de décision ?

Les arbres de décision (AD) sont une catégorie d’arbres utilisée dans l’exploration de données et en informatique décisionnelle. Ils emploient une représentation hiérarchique de la structure des données sous forme des séquences de décisions (tests) en vue de la prédiction d’un résultat ou d’une classe.

Où se trouve l’arbre de décision correspondant ?

L’arbre de décision correspondant est décrit ci-dessous (Figure 1). • Le premier sommet est appelé la « racine » de l’arbre. Il est situé sur le premier niveau. Nous y observons la distribution de fréquence de la variable à prédire « Jouer ».