À partir d'un échantillon d'apprentissage composé d'une variable objectif ou variable prédite et d'au moins une variable d'apprentissage ou variable prédictive , C4.5 produit un modèle de type arbre de décision. Ce modèle permet de prédire pour un individu la valeur estimée de la variable objectif en fonction des valeurs prise par les variables prédictives . L'algorithme C4.5 se base sur une mesure de l'entropie dans l'échantillon d'apprentissage pour produire le modèle (graphe d'induction). L'avantage du recours à l'entropie est que l'algorithme opère sur des données symboliques que ce soient des variables catégorielles (comme des couleurs) ou numériques discrètes (par exemple ). Le désavantage de la méthode est que pour préserver l'efficacité de l'apprentissage et la pertinence du modèle produit, les variables continues doivent être discrétisées avant la mise en œuvre de l'algorithme.
Pseudo-code
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C5.0 et See5
Quinlan continue son travaille avec les versions C5.0 et See5 (C5.0 pour les systèmes UNIX et See5 pour Windows) qu'il commercialise. C5.0 améliore C4.5 sur plusieurs points dont :
la rapidité
l'utilisation de la mémoire
des arbres de décision plus petits
C5.0 est un produit commercial dont le code source est disponible gratuitement pour l'interprétation et l'utilisation des arbres de décision et l'ensemble des règles qu'il produit.
Notes et références
↑Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, 1993.