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Évaluation, arbre de décision

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Article - 30 idées pour enterrer un projet. / 1 : - maintenant, réussissons on peut essayer autrement...les conditions ont changé ça a marché ailleurs… vous avez donc l’expérience pour aller plus loin et éviter les écueils / 2 : - soyons créatifs voilà un véritable argument pour commencer / 3 : - les hommes se sont longtemps passé de machine à laver le linge…ou d’électricité / 4 : - nous trouverons les moyens nécessaires !!! On peut négocier / 5 : - nous avons moins besoins d’hommes que d’idées on peut revoir l’organisation / 6 : - changeons la carte scolaire faites en sorte d’en bénéficier revoyons notre projet / 7 : - qui en bénéficiera ? De quels risques parlez vous ? / 9 : - le moment est venu qu’est ce <qui justifie votre attente ?

/ 10: - voyons votre expérience, parlons en… ton expérience servira donc à contredire la théorie / 11: - ne partons pas battus d’avance nous le convaincrons rédigeons le courrier ensemble et par rapport aux évaluations nationales ? On n’est pas dans une dynamique de compétition… Comment évaluer votre idée commerciale. Arbre de décision. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Introduction[modifier | modifier le code] Dans les domaines de l'aide à la décision (informatique décisionnelle et entrepôt de données) et de l'exploration de données, certains algorithmes produisent des arbres de décision, utilisés pour répartir une population d'individus (de clients par exemple) en groupes homogènes, selon un ensemble de variables discriminantes (l'âge, la catégorie socio-professionnelle, …) en fonction d'un objectif fixé et connu (chiffres d'affaires, réponse à un mailing, …).

À ce titre, cette technique fait partie des méthodes d’apprentissage supervisé. Il s’agit de prédire avec le plus de précision possible les valeurs prises par la variable à prédire (objectif, variable cible, variable d’intérêt, attribut classe, variable de sortie, …) à partir d’un ensemble de descripteurs (variables prédictives, variables discriminantes, variables d'entrées, …). lisibilité du modèle de prédiction, l’arbre de décision, fourni. Sipina - Arbres de décision. Tutoriel_arbre_revue_modulad_33.pdf (Objet application/pdf)