Classification etcaractérisation
•
Classification
1
•
Classification
arbrededécision
classificateurBayésien
réseau de neurones
réseau
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
réseaudeneurones
plusprochesvoisins
règles d
’
association
règles
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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