Post-élagage Indirect des Arbres de Décision dans le Data Mining
Mots-clés : Arbres de décision Data mining
Post-élagage Indirect des Arbres de Décision dans le Data Mining
Mots-clés : Arbres de décision Data mining
Post-élagage Indirect des Arbres de Décision dans le Data Mining
Mots-clés : Arbres de décision Data mining
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 ».
Data Mining
V. Augusto
1/65Introduction
Traitement
des donn´eesNettoyage des
donn´eesInt´egration des
donn´eesTransformation
des donn´eesS´election des
donn´eesR´eduction des
donn´eesExtraction de
connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
Data Mining
Vincent Augusto
Ecole Nationale Sup´erieure des Mines de Saint-´Etienne2012-2013
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2/65Introduction
Traitement
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des donn´eesS´election des
donn´eesR´eduction des
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connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
1Introduction
2Traitement des donn´ees
Nettoyage des donn´ees
Int´egration des donn´ees
Transformation des donn´ees
S´election des donn´ees
R´eduction des donn´ees
3Extraction de connaissances
4Post-traitement
5Exemple de repr´esentation : Arbres de d´ecision
6Perspectives
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des donn´eesS´election des
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connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
D´efinition g´en´erale
Le data mining est l"ensemble des algorithmes et
m´ethodes : destin´es `a l"exploration et `a l"analyse, •pour de grandes bases de donn´ees informatiques, •sans a priori. Le data mining permet la d´etection dans les donn´ees : de r`egles, d"associations, de tendancesinconnues, de structures particuli`eres, •restituant l"informationutile, •tout enr´eduisantla quantit´e de donn´ees. ?pour l"aide `a la d´ecision.Data Mining
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4/65Introduction
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des donn´eesS´election des
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connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
Objectif
On ne veut plus seulement savoir :
Combien de clientsont achet´e tel produitpendant telle p´eriodeMais :
Quel est le profil des clients?
•Quels autres produits les int´eresseront? •Quand seront-ils int´eress´es?Data Mining
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des donn´eesS´election des
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connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
Des statistiques...
Statistiques :
Quelques centaines d"individus.
•Quelques variables recueillies avec un protocole sp´ecial(´echantillonnage, plan d"exp´erience).
•Hypoth`eses fortes (`a priori) sur les lois statistiques suivies.Analyse de donn´ees :
Quelques milliers d"individus.
•Plusieurs dizaines de variables. •Construction de tableaux Individus×Variables. •Importance de la repr´esentation visuelle.Data Mining
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des donn´eesS´election des
donn´eesR´eduction des
donn´eesExtraction de
connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
... au data mining.Contexte actuel :
Quelques millions d"individus.
•Quelques centaines de variables. •De nombreux types de variables (num´eriques ousymboliques). •Donn´ees recueillies souvent avant l"´etude et `a d"autres fins. •Mise en oeuvre de calculs rapides.Nouvel objectif :
On ne cherche pas toujours l"optimum math´ematique. •On recherche le mod`ele le plusfacile `a appr´ehenderpar un utilisateur non statisticien.Data Mining
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des donn´eesS´election des
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donn´eesExtraction de
connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
Domaines d"application
Domaines concern´es :
Customer Relationship Management (CRM).
•D´etection de fraude (CB, t´el´ephone mobile).•Text Mining (´etude de mails de r´eclamation, extraction etclassification de connaissance dans les textes).
•Web Mining (personnalisation de sites web en fonction deshabitudes et du contenu examin´e).•Aide au diagnostic m´edical.Exemple : en fonction de points communs d´etect´es avecles symptˆomes d"autres patients connus, le syst`eme peutcat´egoriser de nouveaux patients au vu de leurs analysesm´edicales en risque estim´e (probabilit´e) de d´evelopper telle
ou telle maladie.Data Mining
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donn´eesTransformation
des donn´eesS´election des
donn´eesR´eduction des
donn´eesExtraction de
connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
Domaines d"application
Domaines pluridisciplinaires :
Analyse de donn´ees, statistiques, probabilit´es. •Bases de donn´ees. •Intelligence artificielle : •syst`emes experts; •apprentissage automatique; •logique. •Sciences cognitives : •neurosciences; •psychologie exp´erimentale; •philosophie...Data Mining
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donn´eesTransformation
des donn´eesS´election des
donn´eesR´eduction des
donn´eesExtraction de
connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
1Introduction
2Traitement des donn´ees
Nettoyage des donn´ees
Int´egration des donn´ees
Transformation des donn´ees
S´election des donn´ees
R´eduction des donn´ees
3Extraction de connaissances
4Post-traitement
5Exemple de repr´esentation : Arbres de d´ecision
6Perspectives
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donn´eesTransformation
des donn´eesS´election des
donn´eesR´eduction des
donn´eesExtraction de
connaissances Post- traitementExemple de
repr´esentation :Arbres de
d´ecisionPerspectives
D´ecouverte des connaissances
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donn´eesInt´egration des
donn´eesTransformation
des donn´eesS´election des
donn´eesR´eduction des
donn´eesExtraction de
connaissances Post- traitementquotesdbs_dbs23.pdfusesText_29[PDF] classification par arbre de décision
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