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Méthode statistique qui permet de construire des [[prédicteur]]s par arbre aussi bien en [[régression]] qu'en [[classification]].
Méthode statistique qui permet de construire des '''[[prédicteur|prédicteurs]]''' par arbre aussi bien en '''[[régression]]''' qu'en '''[[classification]]'''.


L'algorithme construit un arbre de décision d'une manière analogue à l'algorithme ID3. Contrairement à ce dernier, l'arbre de décision généré par CART est binaire (un nœud ne peut avoir que deux fils) et le critère de segmentation est l'indice de diversité de [[Gini]].
L'algorithme construit un arbre de décision d'une manière analogue à l'algorithme ID3. Contrairement à ce dernier, l'arbre de décision généré par CART est binaire (un nœud ne peut avoir que deux fils) et le critère de segmentation est l'indice de diversité de '''[[Gini]]'''.


== Français ==
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==Sources==
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[https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01387654v2/document#:~:text=L'acronyme%20CART%20signifie%20Classification,en%20r%C3%A9gression%20qu'en%20classification. Source : Robin Genuer, Jean-Michel Poggi. ''Arbres CART et Forêts aléatoires, Importance et sélection de variables''. 2017. ffhal-01387654v2f ]
[https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01387654v2/document#:~:text=L'acronyme%20CART%20signifie%20Classification,en%20r%C3%A9gression%20qu'en%20classification.   Source : Robin Genuer, Jean-Michel Poggi. ''Arbres CART et Forêts aléatoires, Importance et sélection de variables''. 2017. ffhal-01387654v2f ]


[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_CART Source: Wikipedia IA, ''Algorithme CART'']
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_CART   Source : Wikipedia IA, ''Algorithme CART'']


[[Catégorie:ENGLISH]]
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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 27 avril 2024 à 22:45

Définition

Méthode statistique qui permet de construire des prédicteurs par arbre aussi bien en régression qu'en classification.

L'algorithme construit un arbre de décision d'une manière analogue à l'algorithme ID3. Contrairement à ce dernier, l'arbre de décision généré par CART est binaire (un nœud ne peut avoir que deux fils) et le critère de segmentation est l'indice de diversité de Gini.

Français

CART

algorithme CART

Anglais

CART

Classification And Regression Trees

Sources

Source : Robin Genuer, Jean-Michel Poggi. Arbres CART et Forêts aléatoires, Importance et sélection de variables. 2017. ffhal-01387654v2f

Source : Wikipedia IA, Algorithme CART