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27 mars 2008 4 27 /03 /mars /2008 16:02
Description. ASSISTANT 86 fait partie des méthodes dérivées de ID3 (Quinlan, 1979). Elle introduit un certain nombre d'améliorations destinées à mieux guider l'induction.

L'arbre construit est forcément binaire. Lors de la segmentation, ASSISTANT cherche la combinaison qui maximise le gain d'entropie. L'implémentation de SIPINA utilise un algorithme glouton. Il n'est pas question de tester toutes les configurations possibles, surtout lorsque les variables candidates prennent un grand nombre de modalités.

Plusieurs paramètres sont introduits pour contrôler la taille de l'arbre.

Paramètres.
Attribute suitability : Le gain d'entropie (multiplié par l'effectif) sur un nœud est comparé à ce seuil, s'il est plus petit, la segmentation est refusée. Plus ce seuil sera augmenté, plus l'arbre sera réduit. Ce paramètre est assez difficile à manipuler. Nous n'avons pas de référentiel facile à interpréter.
Class frequency : Que l'on appelle seuil de spécialisation dans d'autres logiciels. Si une des modalités de la variable à prédire a une fréquence plus élevée que ce seuil, la segmentation n'est pas réalisée. Ce paramètre varie entre 0 et 100%, plus il sera proche de 100%, plus grand sera l'arbre de décision.
Node weight : Il s'agit de la taille minimum avant segmentation, mais exprimée en termes relatifs. Si le " poids " d'un sommet est plus petit que ce seuil (poids du sommet : effectif du sommet / effectif total), la segmentation n'est pas tentée. Ce paramètre varie entre 0 et 100%. Si on le fixe à 100%, seul la racine sera (éventuellement) segmentée.

Référence. B. Cestnik, I. Kononenko, I. Bratko, " ASSISTANT 86: A Knowledge Elicitation Tool for Sophistical Users ", Proc. of the 2nd European Working Session on Learning, pp.31-45, 1987.

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