La classification supervisé

Table des matières

Introduction générale
Chapitre 1 : Apprentissage automatique supervisé
1.Etat de l’art
2. La classification supervisé
2.1. L’approche de classification
2.2. L‘approximation de la fonction de classement Y
2.3. Le choix de la fonction C
2.3.1. Règle de la classe majoritaire
2.3.2. Règle de maximum de vraisemblance
2.3.3. Règle de Bayes
2.3.4. Comparaison des régles
Chapitre 2 : Les méthodes de classification
1.Le classifieur naif de bayes
1.1. Rappels sur les probabilités
1.2.La construction du classifieur naif de bayes
2.Les arbres de décision
2.1.Les types de données
2.2. Définition
2.3.Construction d’un arbre de décision
2.4. Elagage
2.5.Algorithme de CART
2.6. Les critéres d’arrêts
Chapitre 3 : Classfication des facteurs de risque du cancer du sein au Maroc
1.Description de la base des données
2. Classification par un classifieur naif de bayes
3.Classification par arbre de décision
3.1.Construction d’arbre de décision manuellement
3.2.Construction de l’arbre de décision avec R
4.Comparaison des résultats
Conclusion
Bibliographie