« Arbre de décision » : différence entre les versions


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== Domaine ==
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== Définition ==
==Définition==
Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteints en fonction de décisions prises à chaque étape. L'arbre de décision est un outil utilisé dans des domaines variés tels que la sécurité, l'exploration de données, la médecine, etc. Il a l'avantage d'être lisible et rapide à exécuter. Il s'agit de plus d'une représentation calculable automatiquement par des algorithmes d'apprentissage supervisé.
Outil d'aide à la décision sous la forme graphique d'un arbre avec sa racine en haut; les différentes décisions possibles étant situées aux extrémités des branches et sont adoptées en fonction de la décision prise à chaque étape. Cette méthodologie est plus communément appelée arbre de classification à partir des données. Les arbres de régression sont représentés de la même manière, sauf qu’ils prédisent des valeurs continues comme le prix d'une maison.


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==Français==
'''arbre de décision'''  n.m.


== Français ==
'''arbre de décision'''  n.m.
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== Anglais ==
==Anglais==
'''decision tree'''
'''decision tree'''


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''A decision tree is drawn upside down with its root at the top. This methodology is more commonly known as '''learning decision tree from data''' and is called '''Classification tree.''' '''Regression trees''' are represented in the same manner, just they predict continuous values like price of a house. In general, Decision Tree algorithms are referred to as CART or Classification and Regression Trees.''
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Arbre_de_d%C3%A9cision ''Source: Wikipedia'' ]
 
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Arbre_de_d%C3%A9cision ''Source: Wikipedia'']
 
[https://towardsdatascience.com/decision-trees-in-machine-learning-641b9c4e8052  Source : towardsdatascience ]

Version du 20 janvier 2020 à 11:28


Définition

Outil d'aide à la décision sous la forme graphique d'un arbre avec sa racine en haut; les différentes décisions possibles étant situées aux extrémités des branches et sont adoptées en fonction de la décision prise à chaque étape. Cette méthodologie est plus communément appelée arbre de classification à partir des données. Les arbres de régression sont représentés de la même manière, sauf qu’ils prédisent des valeurs continues comme le prix d'une maison.

Français

arbre de décision n.m.


Anglais

decision tree

A decision tree is drawn upside down with its root at the top. This methodology is more commonly known as learning decision tree from data and is called Classification tree. Regression trees are represented in the same manner, just they predict continuous values like price of a house. In general, Decision Tree algorithms are referred to as CART or Classification and Regression Trees.


Source: Wikipedia

Source : towardsdatascience