Arbre de decision

Pages: 3 (637 mots) Publié le: 4 janvier 2015
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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 lasituation 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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Algorithmed’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 possiblesau 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

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Le but est: Construction du pluspetit 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...
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