« Algorithme d'induction d'arbre » : différence entre les versions

Dernière version du 29 janvier 2024 à 10:25

Définition

Une forme d'arbre de décision qui n'utilise pas la rétropropagation; au lieu de cela, les points de décision de l'arbre se font de manière récursive de haut en bas.

Français

algorithme d'induction d'arbre

Anglais

tree induction algorithm

Sources

Source: Deep AI

Source: Université Teluq

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-https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/tree-induction-algorithm
-== en construction ==
-[[Catégorie:Vocabulary]]
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-[[Catégorie:UNSW]]
 == Définition ==
-xxxxxxx
+Une forme d'[[arbre de décision]] qui n'utilise pas la [[rétropropagation]]; au lieu de cela, les points de décision de l'arbre se font de manière récursive de haut en bas.
 == Français ==
-xxxxxxx
+'''algorithme d'induction d'arbre'''
 == Anglais ==
 '''tree induction algorithm'''
+==Sources==
-This article describes the basic tree induction algorithm used by ID3 and successors. The basic idea is to pick an attribute A with values a1, a2, ..., ar, split the training instances into subsets Sa1, Sa2, ..., Sar consisting of those instances that have the corresponding attribute value. Then if a subset has only instances in a single class, that part of the tree stops with a leaf node labelled with the single class. If not, then the subset is split again, recursively, using a different attribute.
+[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/tree-induction-algorithm  Source: Deep AI]
-This leaves the question of how to choose the best attribute to split on at any branch node. This issue is handled in the article on splitting criterion in ID3.
-<small>
+[https://inf1421.teluq.ca/teluqDownload.php?file=2016/09/INF1421-Module7-ArbreDeDecison_Jan2019.pdf  Source: Université Teluq ]
-[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : UNWS machine learning dictionary]  ]
+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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