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Concept
Arbre de décision
Résumé
vignette| Arbre de décision
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 atteintes 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.
Les arbres de décision sont utilisés dans des domaines d'aide à la décision (par exemple l'informatique décisionnelle) ou l'exploration de données. Ils décrivent comment répartir une population d'individus (clients d'une entreprise, utilisateurs d'un réseau social, ...) en groupes homogènes selon un ensemble de variables discriminantes (âge, temps passé sur un site Web, catégorie socio-professionnelle, ...) et en fonction d'un objectif fixé (aussi appelé « variable d'intérêt » ou « variable de sortie » ; par exemple : chiffre d'affaires, probabilité de cliquer sur une publicité, ...). Par exemple, l'arbre de décision ci-dessous (tiré de l'ouvrage de Quilan) illustre le cas où l'on cherche à prédire le comportement de sportifs (la variable à prédire Jouer prenant l'une des deux valeurs « oui » ou « non ») en fonction de données météorologiques (Ensoleillement, Température, Humidité ou Vent), appelées variables prédictives.
Chaque nœud de l’arbre décrit la distribution de la variable Jouer à prédire. Dans le cas du premier nœud, la racine de l’arbre, nous constatons qu’il y a 14 observations dans notre fichier : 9 cas où une partie a eu lieu (Jouer = oui) et 5 où aucune partie n'a eu lieu (Jouer = non). Ce premier nœud a plusieurs fils construits en utilisant la variable Ensoleillement : le plus à gauche (Ensoleillement = Soleil) comporte 5 observations, le suivant (Ensoleillement = couvert) en comporte 4, et ainsi de suite.
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Decision analysis
Decision analysis (DA) is the discipline comprising the philosophy, methodology, and professional practice necessary to address important decisions in a formal manner. Decision analysis includes many procedures, methods, and tools for identifying, clearly representing, and formally assessing important aspects of a decision; for prescribing a recommended course of action by applying the maximum expected-utility axiom to a well-formed representation of the decision; and for translating the formal representation of a decision and its corresponding recommendation into insight for the decision maker, and other corporate and non-corporate stakeholders.
Arbre de décision (apprentissage)
L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
Arbre de décision
vignette| Arbre de décision 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 atteintes 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.
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