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.
Haute tensionLa haute tension est un terme qui caractérise, selon des normes européennes, les valeurs de la tension électrique supérieures à en courant alternatif et en courant continu. En France, on distingue deux domaines de hautes tensions : le domaine haute tension A (ou HTA)), concerne les installations électriques dans lesquelles la tension : excède sans dépasser en courant alternatif, ou excède sans dépasser en courant continu ; le domaine haute tension B (ou HTB) concerne les installations électriques dans lesquelles la tension : excède en courant alternatif, ou excède en courant continu.
Apprentissage ensemblisteIn statistics and machine learning, ensemble methods use multiple learning algorithms to obtain better predictive performance than could be obtained from any of the constituent learning algorithms alone. Unlike a statistical ensemble in statistical mechanics, which is usually infinite, a machine learning ensemble consists of only a concrete finite set of alternative models, but typically allows for much more flexible structure to exist among those alternatives.
