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What is a decision tree in machine learning?<end_of_turn>
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Un arbre de décision est une structure arborescente de type organigramme dans laquelle un nœud interne représente une fonctionnalité (ou un attribut), la branche représente une règle de décision et chaque nœud feuille représente le résultat.
Dans l'analyse décisionnelle, un arbre de décision et le diagramme d'influence étroitement associé sont utilisés comme outil d'aide à la décision visuel et analytique, où les valeurs attendues (ou l'utilité attendue) des alternatives concurrentes sont calculées.
Un arbre de décision se compose de trois types de nœuds :
- Nœuds de décision – généralement représentés par des carrés
- Nœuds de chance – généralement représentés par des cercles
- Nœuds d'extrémité – généralement représentés par des triangles
Les arbres de décision sont couramment utilisés dans la recherche opérationnelle et la gestion des opérations. Si, dans la pratique, des décisions doivent être prises en ligne sans rappel et avec des connaissances incomplètes, un arbre de décision doit être accompagné d'un modèle probabiliste comme modèle de meilleur choix ou algorithme de modèle de sélection en ligne.<end_of_turn><eos>