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(LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE

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(LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE ique en vue de lobtention du grade deMalt rise de ringénier en InformatiqneparDANG Cong Kien.lime 2006OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASÉE SUB RE

CHERCHE ÀV01SIANGE VARIABLERESUMEDans notre jour, on rencontre souvent les tốches de classification, de prediction et de prevision. On les accomplit m (LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE

anuellement à I'aide des experiences on bien automati-quement par des niodries de classification. Panni les classiiicateurs comius (inodèles de classi

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fication) qui sont appelés anssi le système d’aide de decision. 1’arbre de decision est un niodèle le plus populaire. Ell réalité et aussi dans les re

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(LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE Quinlann |9, 11| OU CART de I’liniversite Standford |4|. Par rapport deux autres approches : la statistique et le réseau des neuronnes, 1'approche d’a

pprentissage des machines est preferee |l|. Du point de vue inatliéma-tique, surtout I’opTimisation, le processus de construction d un arbre appartena (LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE

nt cette approche est essentiellement le processus d'optimisation conibinatoire dans lequelle les règỉes de frac.tionnemenl (règles de partition) sont

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choisies scion Valgorthme glouton. A lore. cette procedure n'assure pas que Ton obtient le optimum global. On espère qu a I'aide des novelles techniq

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(LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE che ã Voisinages Variables (RVV) |7| qui permet d'explorer systèmatiqueinent les voisinages d'nn optimum local, on propose un algo-rithme d'opt imast

ion d'arbre de decision ót ant const rilit par mi algorithine t radii ionnel. L'algorithme que 1'on propose se compose deux composants principaux : li (LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE

ne methode de recherche locale el line méthode d’exploirer les voisinages qui est souvent abordée comine la sf.ructiur. de voisinagea. Les result at s

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expcrimentaux prevent que Ion pent diminuer le taux d'erreur d*ap|>r(*ntissage (ainéliorer la precision de représentation les (‘chant illons d’appren

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(LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE ence sur tanx d’erreur final (I’estimation d'erreur) d’arbre.A partir de ce fait, on propose line procedure de construction d’arbre de decision dans l

aquelle la capacité d'adaptation aux nouvelles données et la capacité de représen-tation des données existées sont A la ibis les objectifs d’optimisat (LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE

ion. Essentiallement, la nonvelle procedure est line combinaison ent. re line methode de division de donnée et not re methode d'optimisation. On la vé

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rili et la compare avec des methodes de creation d'arbre de decision imiverselles par des tests de validat ion croissee sur des données tres coniines

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(LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE .............. 101.2Arbre de decision et Methodes de construction..................... 111.3Optimization combinatoire et recherche heuristique........

........ 131.4Problỗmatique et Structure du Rapport............................. 142Classification et Arbre de Décision162.1Arbre de Decision......... (LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE

........................................ 172.2Construction d'Arbre de Decision.................................. 182.2.1Impureté......................

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.............................. 202.2.2Choix de regie de fractionnement............................ 212.2.3Affectation de class? d'un noeud............

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(LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE 63.1Principe de Recherche à Voisinage Variable........................ 263.2Extensions de la Recherche Locale................................. 283-3 E

xtensions de niécanisme d’examiner les voisinages................. 284Algorithmes d'Optimisation d’Arbres de Decision bases sur Rechercheà Voisinage V (LUẬN văn THẠC sĩ) OPTIMISATION DES ARBRES DE DECISION BASEE SUR RECHERCHE a VOISINAGE VARIABLE

ariable314.1Alogorithmc d’Opt imisation de base............................... 324.2Recherche Locale..................................................

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