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Technique d'exploration de données utilisée pour prédire l'appartenance de données à des classes de telle manière que les données dans une classe se ressemblent le plus possible alors que les classes elles-mêmes soient le plus dissemblables possible. Les critères de séparation peuvent être le χ², l'indice de Gini, le Twoing, l'Entropie. | Technique d'exploration de données utilisée pour prédire l'appartenance de données à des classes de telle manière que les données dans une classe se ressemblent le plus possible alors que les classes elles-mêmes soient le plus dissemblables possible. Les critères de séparation peuvent être le χ², l'indice de Gini, le Twoing, l'Entropie. | ||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Glossaire_de_l%27exploration_de_donn%C3%A9es Source: Wikipedia - ''Glossaire de l'exploration des données.''] | |||
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Version du 5 mai 2020 à 18:00
Définition
Technique d'exploration de données utilisée pour prédire l'appartenance de données à des classes de telle manière que les données dans une classe se ressemblent le plus possible alors que les classes elles-mêmes soient le plus dissemblables possible. Les critères de séparation peuvent être le χ², l'indice de Gini, le Twoing, l'Entropie.
Français
arbre de classification loc. nom. masc.
Anglais
classification tree
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki