Apprentissage Artificiel et fouille de données
Apprentissage Artificiel et fouille de donn´ees
Arbres de d´ecision
Jamal Atif, Universit´e Paris Dauphine
D’apr`es C´eline Hudelot (ECP), d’apr`es Tan, Steinbach, Kumar
M2R ISI
Universit´e Paris-Dauphine
2015-2016
Jamal Atif, Universit´e Paris Dauphine D’apr`es C´eline Hudelot (ECP), d’apr`es Tan, Steinbach, Kumar (Universit´e Paris-Dauphine)ISI-3 2015-2016 1 / 73
Introduction
Classification
Examiner les caract´eristiques d’un objet et lui attribuer une classe (un champ
particulier `a valeurs discr`etes).
Etant donn´ee une collection d’enregistrements (ensemble
d’apprentissage).
Chaque enregistrement contient un ensemble d’attributs et un de ces
attributs est sa classe.
Trouver un mod`ele pour l’attribut classe comme une fonction de la
valeurs des autres attributs
But : permettre d’assigner une classe `a des enregistrements inconnus de
mani`ere aussi pr´ecise que possible.
Un ensemble de test est utilis´e pour d´eterminer la pr´ecision du mod`ele.
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