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== Définition ==
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Modèle d'[[apprentissage automatique]] constitué d'un [[arbre de décision]] à un niveau, c'est-à-dire un arbre de décision avec un nœud interne (la racine) qui est immédiatement connecté aux nœuds terminaux (ses feuilles).


== Français ==
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''' XXXXXXXXX '''
'''souche de décision'''


== Anglais ==
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''' Decision stump'''
'''decision stump'''
A decision stump is a machine learning model consisting of a one-level decision tree.[1] That is, it is a decision tree with one internal node (the root) which is immediately connected to the terminal nodes (its leaves). A decision stump makes a prediction based on the value of just a single input feature. Sometimes they are also called 1-rules.[2]


Depending on the type of the input feature, several variations are possible. For nominal features, one may build a stump which contains a leaf for each possible feature value[3][4] or a stump with the two leaves, one of which corresponds to some chosen category, and the other leaf to all the other categories.[5] For binary features these two schemes are identical. A missing value may be treated as a yet another category.[5]
==Sources==


<small>
[https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_stump  Source : Wikipedia  Machine Learning ]


[https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_stump  Source : Wikipedia  Machine Learning ]




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Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:07

Définition

Modèle d'apprentissage automatique constitué d'un arbre de décision à un niveau, c'est-à-dire un arbre de décision avec un nœud interne (la racine) qui est immédiatement connecté aux nœuds terminaux (ses feuilles).

Français

souche de décision

Anglais

decision stump

Sources

Source : Wikipedia Machine Learning

Contributeurs: Claire Gorjux, Imane Meziani, wiki