Classification etcaractérisation
Classification
1
Classification
arbrededécision
classificateurBayésien
seau de neurones
seau
de
neurones
Caractérisation
Descriptiondesconcepts
Généralisation des données
Généralisation
des
données
Inductionorientéeattribut
Analyse de la pertinence des attributs
Analyse
de
la
pertinence
des
attributs
Mesuredepertinence
Caractérisationanalytique
Classificationvs.Prédiction
Classification
2
Classification
:
préditlacatégoried’unobjet
construitunmodèlebasésurunjeu
d’apprentissageetdesvaleurs(nomdescatégories)
etl’utilisepourclasserdesdonnéesnouvelles
Prédiction:
modélisedesdonnéesnumériquespourprédiredes
valeurs inconnues ou manquantes
valeurs
inconnues
ou
manquantes
Applications
di ti édi l
di
agnos
ti
quem
édi
ca
l
séquencescodantes
structuresecondaire,tertiaire
Classification
3
M
thodes
arbre de décision
arbre
de
décision
classificateurbayésien
seaudeneurones
plusprochesvoisins
gles d
association
gles
d association
al
g
orithme
g
énéti
q
ue
g
gq
machineàvecteurdesupport
modèledeMarkov
Classification:2étapes
Ciddèl
4
C
onstruct
i
on
d
umo
dèl
e
chaqueobjetappartientàuneclasseconnue
j
eudedonnéesd’apprentissage:ensembledesobjetsutiliséspourla
constructiondumodèle
Utilisationdumodèlepourclasserdesobjetsnouveauxou
inconnus
estimationdelaprécisiondumodèle
lesclassesconnuesdu
j
eud’a
pp
rentissa
g
esontcom
p
aréesàcelles
jpp g p
prédites
précision:pourcentaged’objetsdejeudetestcorrectementclassés
lejeudetestestindépendantdujeud’apprentissagesinonrisquede
biais
Classification:constructiondumodèle
5
algorithmes
de classification
Jeux
d’apprentissage
de
classification
NAME RANK YEARS TENURED
Mike
Assistant Prof
3
no
Classificateur
(modèle)
Mike
Assistant
Prof
3
no
Mary AssistantProf 7 yes
Bill
Professor
2
yes
Bill
Professor
2
yes
Jim AssociateProf 7 yes
Dave
Assistant Prof
6
no
IFrank=‘professor
OR years > 6
Dave
Assistant
Prof
6
no
Anne AssociateProf 3 no
OR
years
>
6
THENtenured=‘yes’
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