Arbres
de Décision.
Ricco RAKOTOMALALA. La revue MODULAD, numéro
33, juillet 2005.
Résumé
Après avoir détaillé les
points clés de la construction d’un arbre de décision
à partir d’un petit exemple, nous présentons
la méthode CHAID qui permet de répondre de manière
cohérente à ces spécifications. Nous la mettons
alors en œuvre en utilisant un logiciel gratuit téléchargeable
sur Internet. Les opérations sont décrites à
l’aide de plusieurs copies d’écrans. L’accent
est mis sur la lecture et l’interprétation des résultats.
Nous mettons en avant également l’aspect interactif,
très séduisant, de la construction des arbres. De
manière plus générale, nous essayons de mettre
en perspective les nombreuses techniques d’induction par arbre
en faisant le bilan de l’état actuel de la recherche
dans le domaine.
Mots-clés
Arbres de décision, segmentation, discrimination,
apprentissage automatique
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Abstract
In this paper, we show the key points of the
induction of decision trees from a small dataset and we present
the CHAID algorithm. Using a free software, the induction algorithm
is detailed with several screenshots. We put emphasis on the interpretation
of results and the interaction potentiality of the method. In a
more general way, we try to give a comprehensive survey of the numerous
variants which have been developed these last years.
Keywords
Decision Tree, Induction Tree, Supervised machine
learning, Data mining
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