[PDF] Classification automatique dimages par arbres de décision





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Classification Apprentissage

http://pageperso.lif.univ-mrs.fr/~remi.eyraud/CAD/cours%202%20-%20Arbres%20de%20Decision.pdf



Classification automatique dimages par arbres de décision

8 feb 2005 Classification de pollen (Parietaria judaica Urtica membranacea



Cartographie par arbre de décision de la dynamique de loccupation

méthodes de classification d'image peu utilisées sur cette zone en l'occurrence la classification par arbre de décision



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Les arbres de décision (decision trees)

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  • Qu'est-ce Que c'est?

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  • Exemple

    Considérons l'exemple suivant (purement fictif): On imagine que le propriétaire d'un magasin de vêtements a noté tous les articles disponibles selon leur prix, leur qualité (note de 0 à 100), leur branchitude (note de 0 à 100) et leur flashitude (note de 0 à 100). Il note si ces articles ont été achetés par des clients au cours de la semaine passée...

  • Construction d'un Arbre de Décision

    Nous allons voir maintenant comment construire cet arbre. Le jeu de données évoqué ci-dessus se trouve ici. Pour calculer l'arbre de décision, nous allons utiliser le package rpart. Le graphique ci-dessus est généré à travers les commandes suivantes: Examinons l'objet renvoyé par la fonction rpart. Voici comment lire cette sortie : 1. A la racine d...

Quels sont les arbres de décision les plus performants en Marchine Learning ?

Les arbres de décision via la librairie sklearn. Les arbres de décision forment une catégorie de modèles clés en marchine learning. Bien que n’étant pas les modèles les plus performants par eux-mêmes, ils forment la brique de base des forêts aléatoires, souvent sur le podium des modèles les plus performants.

Comment définir un arbre de décision ?

Le principe d’un arbre de décision est illustré par la figure suivante : Imaginons l’étudiant John Smith caractérisé par une note en licence en informatique de 14, une note en mathématiques de 15 et qui écoute en cours. Sa classification se fera comme suit : On regarde la racine : l’étudiant écoute en cours, on prend donc la branche de droite,

Qu'est-ce que les arbres décisionnels ?

Les arbres décisionnels font partie des méthodes d' apprentissage supervisé, et font à ce titre partie de la boîte à outils du parfait petit dataminer. Ils visent à prédire les valeurs prises par une variable en fonction d'un jeu de variables d'entrée (qu'on appellera ici les descripteurs).

Quelle est la classe d'impureté d'un arbre ?

Considérons l'ensemble des données. On a 51.2821% de classe "non" et 48.7179% de classe "oui". Cela correspond à une impureté de 0.4997. Chacun des noeuds de l'arbre est construit de manière à représenter la plus grande réduction d'impureté possible.

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

Conclusion

Classicationautomatiqued'images

pararbresdedecision

RaphaelMaree

ThesedeDoctoratenInformatique

InstitutMonteore,UniversitedeLiege

8fevrier2005

RaphaelMareeClassicationd'images(1/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

Conclusion

Plandelathese

Introduction

Classicationd'images

Objectifsdelathese

Apprentissageautomatiquesupervise

Approchesetudiees

Globale

Varianteslocales

Discussion

Conclusion

RaphaelMareeClassicationd'images(2/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Classicationd'images

biendenies

RaphaelMareeClassicationd'images(3/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Exemples

RaphaelMareeClassicationd'images(4/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Exemples

vertebrale)

RaphaelMareeClassicationd'images(5/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Problemespourl'humain

Tempsrequis

Facultedeconcentration

Repetitivite

Lenteur(nb.images/jour?)

stress."

RaphaelMareeClassicationd'images(6/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

c-a-dachaqueimagecorresponduneclasse images nouvellesimages

RaphaelMareeClassicationd'images(7/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

c-a-dachaqueimagecorresponduneclasse images

1.Extractiondecaracteristiques

(attributs) nouvellesimages

RaphaelMareeClassicationd'images(7/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

c-a-dachaqueimagecorresponduneclasse images

1.Extractiondecaracteristiques

(attributs) nouvellesimages

1.Extraction,2.description

RaphaelMareeClassicationd'images(7/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Exemples

RaphaelMareeClassicationd'images(8/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Exemples

RaphaelMareeClassicationd'images(9/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Exemples

RaphaelMareeClassicationd'images(10/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Inconvenientsdel'approcheclassique

Denitionetextractiondecaracteristiques

Caracteristiquesidealesnonconnuesapriori

Nouvellere

exion,adaptation

Nouveauprobleme

Nouvellesclasses

occultations

Ecartepotentiellementdel'information

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Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

These apprentissageautomatique?

Precision

Robustesse

RaphaelMareeClassicationd'images(12/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Apprentissageautomatique

decision,demodeles. entrees-sortiessous-jacente.

RaphaelMareeClassicationd'images(13/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Apprentissageautomatiquesupervise

echantillond'observationsetiquetees(LS)

APPRENTISSAGE

a1 N NO O < 31 8 a< 5C1 C3C2

Classe

2

102340

018573C1

C1 C2 C2 C3C1 6060
2 75
10

10101025881491111

3 31123

46290171819

2223
977
00 03 1 2 ?650

220213011aaaaaa2356784a1a

RaphaelMareeClassicationd'images(14/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

test(TS)representatif,independantduLS

Precision,sourcesd'erreur:

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Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Methodesd'apprentissagesupervise

Kplusprochesvoisins

Mono-arbre(CART)[BFOS84]

Ensemblesd'arbres

Bagging[Bre96]

Boosting[FRS96]

RandomForests[Bre01]

Extra-Trees[Geu02]

Machinesavecteursdesupport(SVM)[Vap95]

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Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Extra-Trees:apprentissage

T1T3T4T5T2

Extra-Trees[Geu02]

Constructionindependantedesarbres

Tresrapide

Arbrecomplet(classicationparfaiteduLS)

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Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionClassicationd'images

Lathese

Apprentissageautomatique

Extra-Trees:Prediction

Agregation

T2T1T3T4T5

C1C2CM0000000140

C2

RaphaelMareeClassicationd'images(18/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionPrincipeEvaluation

Approcheglobale:plan

Approcheglobaledeclassicationd'images

Principe

Evaluation

Basesdedonnees

Discussion

RaphaelMareeClassicationd'images(19/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionPrincipeEvaluation

Principe

LS=f(ai;ci);i=1;:::;Ng

a i:vecteurdevaleursdepixelsdel'image c i:classedel'image

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Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionPrincipeEvaluation

Basesdedonneesetprotocoles

Basesdedonnees#images#attributs#classes

MNIST70000784(28281)10

ORL40010304(921121)40

COIL-10072003072(32323)100

OUTEX86449152(1281283)54

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Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionPrincipeEvaluation

Resultats:tauxd'erreurMNIST

70000images,784variables,10classes

MethodeTauxd'erreur

Mono-Arbre11.50%

KPlusprochesvoisins5.66%

Bagging4.42%

Extra-Trees3.17%

RandomForests3.00%

Boosting2.29%

SVMs1.95%

IDM,3-NN[KGN04]0.50%

RaphaelMareeClassicationd'images(22/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionPrincipeEvaluation

Resultats:tauxd'erreurORL

400images,10304variables,40classes

MethodeTauxd'erreur

Mono-Arbre29.25%6.89

Bagging9.50%5.70

Boosting3.75%2.79

KPlusprochevoisins2.25%2.36

Extra-Trees1.25%1.68

RandomForests1.25%1.68

SVMs1.25%1.25

RaphaelMareeClassicationd'images(23/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionPrincipeEvaluation

Resultats:tauxd'erreurCOIL-100

7200images,3072variables,100classes

MethodeTauxd'erreur

Mono-Arbre20.80%

Bagging2.24%

Extra-Trees1.96%

KPlusprochevoisins1.94%

RandomForests1.17%

Boosting0.54%

SVMs0.44%

LocalAneFrames[OM02]0.10%

RaphaelMareeClassicationd'images(24/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionPrincipeEvaluation

Resultats:tauxd'erreurOUTEX

864images,49152variables,54classes

MethodeTauxd'erreur

Mono-Arbre89.35%

KPlusprochevoisins80.79%

Bagging73.15%

SVMs71.99%

Boosting69.44%

RandomForests66.90%

Extra-Trees65.05%

RGBHistograms[MPV02]0.20%

RaphaelMareeClassicationd'images(25/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionPrincipeEvaluation

Resultats:resumetauxd'erreur

performancespour3problemessur4

Precisioninsatisfaisantepourtextures

Faiblerobustesse

RaphaelMareeClassicationd'images(26/55)

Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

ConclusionPrincipeEvaluation

Resultats:tempsd'execution

Tempsd'apprentissage

MNIST(60000,2828)COIL-100(1800,32323)

MethodeTempsMethodeTemps

Boosting6hBoosting5h

Bagging5hBagging2h

SVMs28mRandomForests52m

RandomForests20mMono-arbre3m

Extra-Trees12mSVMs1m

Mono-arbre7mExtra-Trees9s

Tempsdeprediction(parimage)

MNISTCOIL-100

MethodeTempsMethodeTemps

SVM49msecSVM37msec

Extra-Trees0.6msecExtra-Trees4msec

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Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

Conclusion

Versiondebase

Variantesrobustes

Resume

Approchelocale:plan

Versiondebase

PrincipesEvaluation:precision,robustesse

Discussion

Variantesrobustes

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Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

Conclusion

Versiondebase

Variantesrobustes

Resume

Approchelocale:phased'apprentissage

C1C1C1C1C1C2C2C2C2C2C3C3C3C3C3

C1C2C3

LS=f(ai;ci);i=1;:::;Nwg

a i:vecteurdevaleursdepixelsdelafen^etre c i:classedel'imagedontestissuelafen^etre

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Introduction

Approcheglobale

Approchelocale

Discussion

Conclusion

Versiondebase

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