samedi 20 décembre 2014

Data Mining with Decision Trees

Comme tout enseignant-chercheur, je passe beaucoup de temps à lire. Habituellement, j’essaie de trouver à la bibliothèque les ouvrages qui m’intéressent. Quand je vois que ça tient vraiment la route, je l’achète. Cette stratégie n’est pas trop possible pour les livres en anglais. Dans ce cas, j’acquière le livre sur la foi d’un titre, d’un auteur, d’un résumé, d’une quatrième de couverture, … et il m’arrive de les lire un peu en diagonale à l’arrivée parce que je suis un peu déçu ou bien parce que ça ne correspond pas vraiment à ce que je cherchais.

Pour rentabiliser ces lectures, et m’obliger à scruter attentivement tout livre qui me passe entre les mains, j’ai décidé d’inaugurer un nouveau thème sur ce blog : les résumés d’ouvrages. L’idée est de les rendre plus accessible en essayant d’en cerner la teneur. Si ça peut inciter les étudiants à lire d’avantage, ce n’est pas plus mal.

Dans ce post, je décris le livre de Rokach et Maimon consacré aux arbres de décision.

Mots clés : arbres de décision, arbres de segmentation, chaid, c4.5, cart
Composants Tanagra : C4.5, C-RT, CS-CRT, CS-MC4, ID3
Lien : Résumé
Références :
L. Rokach and O. Maimon, "Data Mining with Decision Trees - Theory and Applications", Series in Machine Perception and Artificial Intelligence, vol. 61, World Scientific Publising, 2007.