Mots-clés : Arbres de décision Data mining
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Les arbres de décision en data mining - ResearchGate
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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
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.
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.
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.
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 ».