Maintenant comme vous connaissez déjà la notion d'arbre de décision, nous pouvons introduire les deux types d'arbre ainsi que parler des avantages et des inconvénients . Types d'arbre de décision Nous pouvons différencier deux types des arbres de décision qui sont classés en fonction des variables cibles : Categorical variable decision tree - dans ce cas, l'algorithme a une variable cible catégorique. Par exemple, la prédiction du prix relatif d'une maison dans l'une des trois catégories suivantes : faible, moyen ou élevé. Les caractéristiques peuvent inclure la surface, le nombre de chambres, la présence d’un jardin et le quartier. L'arbre de décision apprend de ces caractéristiques et, après avoir fait passer chaque point de données par chaque nœud, il aboutit à un nœud feuille de l'une des trois cibles catégoriques : faible, moyen ou élevé. Continuous variable decision tree - dans ce cas, les caractéristiques entrées dans l'arbre de décision ...
L'augmentation des données non structurées, propulsée par les nouvelles technologies, est en train de basculer les marchés et la gestion des activités de marketing. Malheureusement, ces données restent pour la plupart inexploitées par de nombreuses entreprises, ce qui laisse entrevoir le potentiel de développement de la recherche. Customer tracking data La possibilité de contrôler et d'analyser les données est devenue de plus en plus accessible ces dernières années, et il est plus que jamais important pour les entreprises de l'utiliser correctement. Les données de parcours en ligne, désormais courantes, conservent les journaux des activités suivantes: d'achat, de recherche, de navigation, de consommation de médias numériques et d'autres actions de navigation sur le web. Les appareils mobiles étendent encore la portée du suivi des activités au monde hors ligne, en enregistrant les emplacements physiques des consommateurs et leurs visites dans les magasins. La prolif...
Les humains ont toujours rêvé de prédire l’avenir. La mise en œuvre de l’apprentissage automatique a facilité cette ambition. Afin de répondre à la question posée, nous pouvons utiliser la définition suivante : « Le Machine Learning est un ensemble d'outils statistiques ou géométriques et d'algorithmes informatiques qui permettent à une machine d’apprendre à partir d’un jeu de données, pour ensuite réaliser une tâche, sans avoir été explicitement programmée à cet effet. » Nous pouvons différencier les deux catégories du Machine Learning : Supervisé : les algorithmes supervisés extraient de la connaissance à partir d’un jeu de données. Le modèle apprend la relation entre un ensemble de caractéristiques descriptives et une caractéristique cible. Nous pouvons utiliser ce modèle pour faire des prédictions de nouvelles observations (exemple : Régression). Non supervisé : les algorithmes cherchent à organiser les données en catégories. Dans ce cas, comme l’apprentissage ne présu...
interesting video !
RépondreSupprimermerci beaucoup!
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