Arbre de decision

637 mots 3 pages
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Plan



Introduction



Arbre de décision



Algorithme ID3



Exemple



Conclusion

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Introduction



Dans les domaines de l'aide à la décision (informatique décisionnelle et entrepôt de données), il est essentiel de produire des procédures de classification compréhensibles par l'utilisateur.



On distingue deux classification :



supervisé: Les arbres de décision, Les réseaux de neurones…



non-supervisé: regroupement, densité, hiérarchique…

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Arbre de décision



Outil d’aide à la décision qui représente la situation sous la forme graphique d'un arbre.



permet de répartir une population d'individus (de clients par exemple) en groupes homogènes, selon un ensemble de variables discriminantes (montant,âge, résidence …) en fonction d'un objectif fixé et connu (consulter l’e-mail…).

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Exemple introductif

Algorithmes d’apprentissage par arbres de décision

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Algorithme d’apprentissage générique
 Entrée: échantillon S
 début




Initialiser l’arbre courant à l’arbre vide ; la racine est le nœud courant



répéter


Décider si le nœud courant est terminal


Si le nœud est terminal alors




sinon










fin

Lui affecter une classe

Sélectionner un test et créer autant de nouveaux nœuds fils qu’il y a de réponses possibles au test

Finsi

Passer au nœud suivant non exploré s’il en existe

Jusqu’à obtenir un arbre de décision

Construction d'un arbre de décision 7



Le but est: Construction du plus petit arbre de façon à



Problèmes: Choix de l’attribut ?

créer des règles de décision simples.

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Les Algorithmes proposé


ID3 (Iterative Dichotomiser 3) : 1986 par Quinlan



C4.5, C5 (successeurs d'ID3) : 1993 par Quinlan



CHAID (Chisquared Automatic Interaction Detector)



Exhaustive CHAID



CART (Classification And Regression Tree) : 1984 par Breiman

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