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BI 7

Data-Mining: arbres de décision

• Fouille de données: prédire un attribut d'une table, à partir d'exemples.

Exemples: apprendre un polynome, un rectangle.

• Arbres de décision
  • Arbre binaire (ou d'arité supérieure)
  • Chaque attribut est un niveau de l'arbre: chaque arête correspond à une valeur de l'attribut A ou à un test sur A
  • On choisit l'attribut qui maximise le gain d'information
  Gain(S,A) = Ent(S) −Sum _a .Ent(S _a) * |S _a|/|S|
  • Chaque feuille est une décision (valeur fixe du target)
  • Arbre de décision approché
  • Exemples avec Dtree : MailReading, Smallcar,...
  • Fichier achats1.txt
  • Fichier .csv lesachats+target Qualité
  • Autres logiciels: SAS/Entreprise Miner, Weka
  • Copies d'écran Dtree et Entreprise Miner
  • ETL Transformer les données en un fichier cible

1. create table C select * from LesClients
2. alter table C add column DA varchar(10) after age
3. update C set DA= if( Age < '25' , 'Y',DA)
4. update C set DA= if( Age < '35' and Age >24, 'A',DA)
5. update C set DA= if( Age >= '35', 'S',DA)
6. SQL select

SELECT DA, sexe, csp, date, prixUnitaire FROM C, LesAchats where LesAchats.numClient = C.numSecu

ou

create table analysis SELECT DA, sexe, csp, date, prixUnitaire FROM C, LesAchats where LesAchats.numClient = C.numSecu