Classifications structurées: Arbres de décision et renforcement

Cette séance de cours porte sur les arbres de décision, l'élimination excessive, les modèles structurés, l'apprentissage logique de la classification et les techniques de stimulation. Il explique le processus de construction d'arbres décisionnels, le choix des attributs et la formalisation de l'incertitude par l'entropie. L'instructeur discute également du concept de stimulation, qui combine des modèles faibles pour améliorer la précision. Différents critères pour la taille des arbres et l'utilisation d'arbres de décision pour la régression sont explorés. La séance de cours se termine par des exemples d'algorithmes stimulants comme Adaboost et Martingale, ainsi que des applications réelles pour prédire les défaillances du réseau électrique.