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.
Mind Mapping : simplicité de la carte Voici la suite de l’interview de Jean-Pascal Côte. Le Mind Mapping est un outil simple et ludique. Pour garder son efficacité, il est important que cette simplicité apparaisse dans la carte. C’est quoi pour toi une carte simple ? Ce n’est pas une question facile car elle en induit naturellement une autre : « Qu’est-ce qu’une carte compliquée ? ». En première approche on pourrait dire qu’une carte est compliquée quand elle présente les caractéristiques suivantes : Trop grande abondance d’informations (Infobésité)Manque de clarté (Nuance dans les couleurs, fontes, etc.)Mauvaise utilisation de l’espace (Les styles)Mauvaise utilisation des composants graphiques (Liens mentaux, entourages, bulles de commentaires, icones, images, etc.)Arborescence trop importanteManque de sens des motsDéfaut de cohérence dans la hiérarchisation des mots clefs de premier niveauEtc. A l’opposé on pourrait dire qu’une carte est simple quand elle respecte les points suivants : Mes cartes sont-elles simples ? Cindy