Les Bases De L'Arbre De Décision Expliquées Simplement | 100JoursDeML -Jour 54

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  • Опубликовано: 3 фев 2025

Комментарии • 47

  • @mariengaha
    @mariengaha Год назад +1

    Merci Natacha pour tes ses enseignements.
    L'impurété d'un arbre de décision est une mésure de qualité d'un noeud de décision dans l'arbre.

  • @tfg6881
    @tfg6881 11 месяцев назад +2

    Vous faites du bon travail, surtout pour la communauté francophone. Merci infiniment.

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  10 месяцев назад

      Merci pour ce retour

  • @mohamedalisoumana4970
    @mohamedalisoumana4970 10 месяцев назад +1

    Je suis tombé sur le charme de vos présentations aussi soyeuses. Je suis étudiant en deuxième année de statistiques et franchement votre manière d'aborder les choses avec autant de passion et de simplicité me fascine. Merci pour vos efforts !!

  • @adonislabnobime7213
    @adonislabnobime7213 Год назад +1

    L'impureté est la valeur qui permet de mesurer la qualité de la décision sur un nœud.
    J'ai suivi tes vidéos il a un bon moment faute du travail. Vraiment top, tu dois vraiment être une bonne challengeuses (❤❤❤).
    Courage et merci beaucoup

    • @adonislabnobime7213
      @adonislabnobime7213 Год назад

      Je suis néanmoins de retour pour la suite et pour rattraper mon retard

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Год назад +1

      Tu peux toujours nous rattraper Adonislab, les vidéos vont rester sur RUclips. Courage à toi

  • @Lesourdpatrick
    @Lesourdpatrick 20 дней назад

    Félicitation pour cette vidéo très clair

  • @foovikomlanmawuli1303
    @foovikomlanmawuli1303 Месяц назад

    Merci beaucoup. Très pédagogique

  • @yvonneloniasi2739
    @yvonneloniasi2739 2 месяца назад

    merci merci merci Madame Njongwa !

  • @henridepaniss8861
    @henridepaniss8861 Год назад

    Je voudrais te dire combien je te suis reconnaissant pour tes précieux conseils et ton excellente pédagogie.

  • @lionelnbassebahan2165
    @lionelnbassebahan2165 Год назад

    Merci ❤. Toujours de beaux enseignements!

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Год назад

      Merci pour le soutien Lionel♥

  • @floriand.siakenyabou7446
    @floriand.siakenyabou7446 Год назад

    Vraiement expliqué simplement!

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Год назад

      Merci énormément pour ton retour positif !

  • @mamadouhassimioubah1813
    @mamadouhassimioubah1813 Год назад

    Merci beaucoup ❤

  • @frankdearr2772
    @frankdearr2772 Год назад

    hello, explication rapide et efficace merci beaucoup :) 👍 je passe a la vidéo suivante sur les Random Forest

  • @aimanishaqi4135
    @aimanishaqi4135 3 месяца назад

    merci

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  3 месяца назад

      Avec plaisir!🚀💥

  • @Moussa_ADOU
    @Moussa_ADOU Год назад

    Merci

  • @nembotralf379
    @nembotralf379 Год назад

    merci ❤

  • @yarakouadio1725
    @yarakouadio1725 9 месяцев назад

    Bonne vidéo ❤

  • @christianjuniornoubissifop5222
    @christianjuniornoubissifop5222 2 месяца назад

    L'impureté d'un arbre de decision c'est la mesure de la précision de l'arbre ou encore son erreur. En gros il permet d'evaluer le rapport entre les classes biens predites et les classes mals predites de l'arbre.

  • @beullele2783
    @beullele2783 11 месяцев назад

    Bonjour Natacha, et merci pour ton travail 👍🙏
    J’ai retenu que l’impureté est en quelque sorte la mesure de l’erreur du noeud, son niveau de précision….
    Je ne suis pas trop loin ? 😁

  • @lavalley9487
    @lavalley9487 Год назад

    Thank

  • @mamadoutraore2
    @mamadoutraore2 Год назад

    super

  • @romeotohoun8635
    @romeotohoun8635 Год назад

    l'impureté est la mesure de l'heterogeneité entre les individus de deux groupes ou de la.mesure de l'homogénéité entre les individus d'un même groupe.

  • @amarakone5949
    @amarakone5949 Год назад

    Super toujours mangenefiquer

  • @pllemost8410
    @pllemost8410 Год назад

    Réponse à la question posée :
    L’impureté dans un arbre des décisions est la mesure de la Qualité des décisions (ou la mesure du nombre des décisions prises).
    Est-ce c’est ça ?
    En tout cas, c’est bien expliqué.
    Merci.

  • @jeandanielmendomobiang9812
    @jeandanielmendomobiang9812 10 месяцев назад

    Bonjour j'aimerais bénéficier de votre expertise

  • @pllemost8410
    @pllemost8410 Год назад

    En d’autres termes, si je vous ai comprise: dans un arbre des décisions:
    Plus le nombre des décisions accroît, plus il y a de l’homogénéité dans les branches, moins il y a des impuretés ?

    • @LeCoinStat
      @LeCoinStat  Год назад

      Effectivement, lorsque le nombre de règles de décision est important, l'arbre de décision peut devenir très profond. Un arbre profond permet d'obtenir des groupes plus homogènes et donc un arbre plus "pur". Cependant, il est important de ne pas prendre un arbre trop profond, car cela peut conduire à un surapprentissage.
      Avec trop de règles de décision, l'arbre peut s'adapter trop précisément aux données d'apprentissage et conduire à des groupes contenant une seule observation, par exemple. S'il y a un seul individu c'est normal que l'arbre soit pur.
      Le défi consiste donc à trouver le bon compromis entre un arbre trop profond et un arbre pas assez profond. C'est l'objectif de la vidéo du jour 55.

    • @pllemost8410
      @pllemost8410 Год назад +1

      @@LeCoinStat
      Merci.
      Je suis peut-être le plus vieux de vos auditeurs... Vous faites le maximum pour vous faire comprendre. C'est très pédagogique.
      (Je suis sur un projet/idée d'écrire un livre pour enfants de 6/7/8 ans afin de les initier à l'intelligence artificielle ; je bute sur l'illustration parce que je crains que ce soit trop chargé). Enfants d'Afrique, s'entend. Tous n'ont pas internet et haut débit ; les initier à la programmation par la lecture et les dessins ...! Votre point de vue . Un conseil la dessus?
      J'apprends à découvrir cette science en autodidacte en puisant sur les très vieilles connaissances. Cela fait 3 ans passés...

    • @Proarmelo
      @Proarmelo Год назад

      L' impureté d'un arbre est une mesure de qualité qui décrit l'homogénéité d'un nœud(classe): plus un nœud est pur plus les individus du nœuds se ressemblent.

    • @pllemost8410
      @pllemost8410 Год назад

      @@Proarmelo
      Merci pour votre réponse, qui a le mérite d'apporter une explication complémentaire des termes techniques utilisés en ML.

  • @ramoda13
    @ramoda13 Год назад

    merci 💚