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Accueil du site > Séminaires > Probabilités Statistiques et réseaux de neurones > Arbres de décision pour données aléatoires

Vendredi 29 novembre 2002 à 10h

Arbres de décision pour données aléatoires

Jean-Pascal Aboa (LISE-CEREMADE, Paris 9)

Résumé : On se donne un échantillon de données représentées chacune par des variables aléatoires simulables ou par des lois de probabilité ou encore par des histogrammes. On propose pour de telles données des algorithmes de construction d’arbres binaires de décision. La nouveauté est l’introduction d’une notion de seuil aléatoire permettant de définir les coupures des noeuds de l’arbre. Les branches de l’arbre génèrent des règles de décision ou d’explication de type probabilistes. L’application porte sur des histogrammes de données sociologiques anglaises expliquant le taux de chômage par district mais d’autres types d’applications (en traitement d’images, en informatique ou en santé alimentaire) seront évoquées.

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