Arbres de décision sur Weka - Site personnel du Dr. Abdelhamid

Universit´e Mohamed Khider-Biskra
D´epartement d’informatique
2`eme ann´ee Master IDM TP FDA
Travail pratique N˚2 Novembre 2015
Arbres de d´ecision sur Weka
Travail 1 Table tic-tac-toe
1. Ouvrir la table ”tic-tac-toe.arff” sur weka.
2. Essayer de donner la signification de cette table.
3. Lancer l’apprentissage d’un arbre de d´ecision en utilisant l’algorithme ID3.
4. Tester le r´esultat sur la base d’apprentissage (donner la pr´ecision de l’arbre)
5. Subdiviser la table en deux parties : une partie d’entrainement de 80% et une partie de
test de 20%.
6. Construire par le mˆeme algorithme un arbre de d´ecision `a partir de la partie d’entraine-
ment.
7. Donner son taux de reconnaissance (pr´ecision) sur la partie de test.
8. Donner la table de confusion.
9. Utiliser une validation crois´ee de 5 parties.
Travail 2 Table Nursery
Faire la mˆeme chose avec la table nursery du TP pr´ec´edent.
Travail 3 : Table Vote
1. Ouvrir la table ”vote.arff” sur weka.
2. Essayer de donner la signification de cette table.
3. Lancer l’apprentissage d’un arbre de d´ecision en utilisant l’algorithme ID3.
4. Expliquer pourquoi l’apprentissage ne peut ˆetre effectu´e
5. Noter cette limite de l’algorithme ID3
6. Comment peut-on corriger cette situation.
Responsable de la mati`ere :
Dr A.Djeffal