- lassiation) qui sont appelés aussi le système d'aide de déision, l'arbre de déision. - rithme d'optimastion d'arbre de déision étant onstruit par un algorithme traditionnel.. - éhantillons d'apprentissage) d'arbre de déision. - A partir de e fait, on propose une proédure de onstrution d'arbre de déision. - d'arbre de déision universelles par des tests de validation roissée sur des données très. - 1.2 Arbre de déision et Méthodes de onstrution. - 2 Classiation et Arbre de Déision 16 2.1 Arbre de Déision. - 2.2 Constrution d'Arbre de Déision. - 2.3 Évaluation d'arbre de déision. - 3.2 Extensions de la Reherhe Loale. - 4 Algorithmes d'Optimisation d'Arbres de Déision basés sur Reherhe à V oisinage Variable 31 4.1 Alogorithme d'Optimisation de base. - 4.2 Reherhe Loale. - 5.1.4 Observation de l'inuene de la solution initiale. - 5.2 Optimisation des arbres de déision. - 5.7 Observation d'Inuene de la struture d'arbre sur pima - optimisation de seuil. - 5.8 Observation d'Inuene de la struture d'arbre sur aner - optimisation de frationnement. - 5.9 Observation d'Inuene de la struture d'arbre sur pima - optimisation de frationnement. - 5.10 Observation d'Inuene de la struture d'arbre sur aner - optimisation de frationnement. - 2.1 Exemple d'un arbre de déision. - 1 Shéma de base de Constrution d'arbre de déision - buildT ree(S. - 2 Shéma de base de Reherhe Voisinages Variables. - 6 Shéma de base de Reherhe Voisinages asyméthique. - 8 Shéma de la fontion optimizeSplitingRule(T. - souvent l'arbre de déision qui est un des modèles de lassiation (lassiateurs) les. - y a pleins d'algorithmes, de tehniques de onstrution d'arbre de déision et jusqu'à. - ette lassiation, la plupart des algorithmes de onstrution d'arbre de déision sont. - L'idée ommune des alogorithmes de onstrution d'arbre de déision est de parti-. - espère que la qualité d'arbre de déision soit améliorée , par exemple, de diminuer de. - des informations disponibles et l'utilisation des règles à prendre de déision ave les. - En fait, l'arbre de déision est onsidéré omme un modèle d'analyse de donnée qui. - Arbre de déision est un des modèles de lassiation qui est lagrment appliqué en. - Les arbres de déision répondent à ette ontrainte ar ils représentent graphiquement. - Essentiellement, un arbre de déision est un graphe d'arbre, dans lequel les noeuds. - internes sont appelés noeuds de déision et les feuilles sont appelés neouds de onsé-. - Un noeud de déision est étiqueté par un test qui peut être appliqué à toute. - Don, on peut dire que un arbre de déision est la représentation graphique d'une. - feuille de l'arbre de déision. - tradution immédiate en terme de règles de déision. - de déision sont mutuellement exlusives.. - On peut réer un arbre de façon manuelle par étiquetter du noeud au noeud à l'aide. - de reherhe loale. - des éhantillons, on peut examiner le problème de onstrution d'arbre de déision. - Cherher une nouvelle proédure de onstrution d'arbre de déision utilisant. - l'arbre de déision et optimisation ombinatoire. - l'arbre de déision, il est examiné dans deux issues prinipales : la onstrution et. - d'arbre de déision qui est ajoutée une étape d'optimisation. - CLASSIFICA TION ET ARBRE DE. - d'arbre - l'arbre de déision. - prinipal de la setion présentant le problème de onstrution d'arbre. - Après d'avoir brièvement présenté des onepts onernant l'arbre de déision dans. - La setion "Constrution de l'arbre de déision". - de déision est examinée en deux manières : le taux d'erreur d'apprentissage et le sur-. - En général, le terme "Arbre de Déision". - un arbre de déision est un graphe des déisions exprimé sous forme des tests sur la. - déision est de prendre de déision. - Un exemple d'un arbre de déision est illustré par. - En général, il n'y a pas d'une représentation formelle unique pour l'arbre de déi-. - Pour un arbre de déision quelonque, il y a deux manières prinipales. - on peut xer la struture de l'arbre qui est tourjours sous forme binaire ar un arbre. - nir l'arbre de déision omme un modèle parmi les autres lassiateurs. - de déision du point de vue où haque noeud représente une partition de donnée ou un. - Informellement, le proessus de onstrution d'arbre de déision est en fait un pro-. - Le shéma général des algorithme de onstrution d'arbre de déision est illustré par. - Algorithme 1 Shéma de base de Constrution d'arbre de déision - buildT ree(S). - Étant donné T est un arbre qui a ensemble des noeuds terminaux T. - Étant donné que T est un arbre qui a ensemble des noeuds terminaux T. - Dans le as. - Un arbre T a l'ensemble des noeuds terminaux T. - Si l'arbre T ′ est réé par de frationner. - dure de onstrution d'arbre de déision omplete. - Lorsque l'on onstruit un arbre de déision, on risque don e que l'on appelle un. - Algorithme 2 Shéma de base de Reherhe Voisinages Variables. - sinage N et la fontion de reherhe loale localSearche . - petite modiation dans la traverse de la struture N . - Algorithme 6 Shéma de base de Reherhe Voisinages asyméthique. - Du point de vue que le proessus de onstrution l'arbre de déision est essen-. - de un arbre existant - on l'appelle "arbre de base". - est un arbre meuilleur que l'arbre de base selon la ritère d'optimisation ou est le. - arbre à partir d'un autre arbre de base.. - La setion dernière présentera la nouvelle proédure de onstrution d'arbre de déi-. - Require: T est un arbre de déision. - Require: f (T ) est une fontion objetive qui évalue un arbre T. - P est le voisinage du niveau p de la struture. - solution dans le voisinage de niveau p de la solution initiale T. - Algorithme 8 Shéma de la fontion optimizeSplitingRule(T. - Le voisinage N k d'un arbre T est un ensemble. - on espère que on peut obtient un arbre de meuilleur taxu d'erreur.. - de donnée. - La reherhe loale est éae seulement pour l'arbre de pima (l'arbre onstruit à. - Pour l'arbre de pima qui est onstruit par Gini (plus grand ave 115. - 5.7 Observation d'Inuene de la struture d'arbre sur pima - optimisation de. - 5.8 Observation d'Inuene de la struture d'arbre sur aner - optimisation de. - 5.9 Observation d'Inuene de la struture d'arbre sur pima - optimisation de. - 5.10 Observation d'Inuene de la struture d'arbre sur aner - optimisation. - Applique un algorithme traditionnel pour obternir l'arbre de déision initial. - de onstrution d'arbre de déision. - • Les algorithmes de onstrution d'arbre de déision utilisant l'approhe gloutante ne donnent pas les arbres les meilleurs dans la plupart de as.. - • L'optimisation basant R VV pour le problème d'arbre de déision est une diretion potentielle.. - espère que on grâe à notre peut au moins réer un arbre de même taux d'erreur mais. - timisation et aussi la proédure de onstrution d'arbre de déision ave des grandes