Arbres de Décision en Apprentissage Automatique
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Questions and Answers

Qu'est-ce que l'entropie mesure dans un ensemble de données?

  • La moyenne des données
  • La taille de l'ensemble de données
  • Le désordre ou l'incertitude (correct)
  • La variance des données

    • Comment est définie l'entropie d'un ensemble de données S?

  • $E(S) = \sum_{i=1}^{k} p_i$
  • $E(S) = -\sum_{i=1}^{k} p_i$
  • $E(S) = -\sum_{i=1}^{k} p_i \log_2(p_i)$ (correct)
  • $E(S) = \sum_{i=1}^{k} p_i \log_2(p_i)$

    • Quel domaine utilise les arbres de décision pour la prise de décisions?

  • L'informatique et la technologie
  • L'éducation et la recherche scientifique
  • La finance, la médecine et la gestion des entreprises (correct)
  • L'agriculture et l'environnement

    • Quel est l'un des usages principaux des arbres de décision en statistiques?

    <p>La classification et la régression</p> Signup and view all the answers

    Que représente graphiquement les arbres de décision?

    <p>Les décisions et les conséquences</p> Signup and view all the answers

    Comment est calculé le gain d'information Gain(S,A) pour une caractéristique A dans un ensemble de données S?

    <p>Par la formule : Gain(S,A) = Entropie(S) − ∑|S_v| × Entropie(S_v) |S|</p> Signup and view all the answers

    Que mesure le gain d'information en divisant l'ensemble S selon la caractéristique A?

    <p>La réduction de l'entropie</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les différentes valeurs possibles de la caractéristique A dans le calcul du gain d'information?

    <p>��������������(��)</p> Signup and view all the answers

    Quel critère est utilisé pour choisir la caractéristique qui offre le plus grand gain lors de la construction d'un arbre de décision?

    <p>Le gain d'information</p> Signup and view all the answers

    Que signifie un gain d'information élevé lors de la construction d'un arbre de décision?

    <p>La division basée sur la caractéristique A est utile pour la classification</p> Signup and view all the answers

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