Glossario IA

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Ensemble d'entraînement

Sous-ensemble de données utilisé pour construire et entraîner le modèle d'arbre de décision. L'algorithme ID3/C4.5 utilise cet ensemble pour déterminer les divisions optimales à chaque nœud.

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termini

Erreur de classification

Proportion d'instances mal classées par l'arbre de décision, utilisée comme critère principal pour l'élagage dans C4.5. L'erreur est estimée de manière pessimiste pour éviter de conserver des branches inutiles.

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Attribut cible

Variable de sortie ou classe que l'arbre de décision cherche à prédire. Dans ID3 et C4.5, l'attribut cible est toujours discret et les algorithmes optimisent les divisions pour maximiser la pureté des noeuds feuilles.