« Arbre de décision » : différence entre les versions
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Arbre de décision : représentation graphique, sous forme d'arbre ou d'arborescence, des règles entrant dans le processus de prise de décision. Utilisé dans le « machine learning », il aide à calculer différents résultats en fonction de décisions prises et de faire des prédictions en se basant sur des calculs de probabilités. | Arbre de décision : représentation graphique, sous forme d'arbre ou d'arborescence, des règles entrant dans le processus de prise de décision. Utilisé dans le « machine learning », il aide à calculer différents résultats en fonction de décisions prises et de faire des prédictions en se basant sur des calculs de probabilités. | ||
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, la fouille 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. | |||
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Version du 14 mars 2019 à 17:13
Domaine
Vocabulaire
Intelligence artificielle
Définition
Arbre de décision : représentation graphique, sous forme d'arbre ou d'arborescence, des règles entrant dans le processus de prise de décision. Utilisé dans le « machine learning », il aide à calculer différents résultats en fonction de décisions prises et de faire des prédictions en se basant sur des calculs de probabilités.
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, la fouille 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.
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Contributeurs: Claude Coulombe, Gérard Pelletier, Jacques Barolet, wiki
