Définitions

Arbre rapide et frugal

Un arbre rapide et frugal est un type d’arbre de classification ou arbre de décision. Les arbres rapides et frugaux sont de simples structures graphiques qui posent une question à la fois.

Le but est de classer un objet dans une catégorie en vue de prendre une décision. Contrairement à d’autres arbres de classification et de décision, tels que le modèle CART de Leo Breiman, les arbres rapides et frugaux ont été définis de manière à être intentionnellement simples, tant dans leur construction que dans leur exécution, et fonctionnent rapidement avec peu d'informations.

Les arbres rapides et frugaux ont été introduits et conceptualisés en 2003 par Laura Martignon, Vitouch, Takezawa et Forster  et constituent une famille d’heuristiques simples dans la tradition de Gerd Gigerenzer et Herbert A. Simon sur les modèles formels de heuristiques. Avant que l'expression «arbres rapides et frugaux» ne soit inventée en 2003, ces modèles heuristiques avaient été utilisés dans plusieurs contextes sans avoir été explicitement explicités ou définis en tant que tels.

Dans les tâches où une décision binaire ou Classific ation doit être fait (par exemple, un médecin doit décider d'assigner un patient souffrant d'une douleur thoracique sévère à l'unité de soins coronariens ou à un lit régulier de pépinière) et il y a m indices (ce qui est la terminologie utilisée en psychologie pour ce qui est appelé les caractéristiques de l'intelligence artificielle et les attributs en sciences de gestion), disponible pour prendre une telle décision, une FFT est définie comme suit:

Un arbre rapide et frugal est un arbre de décision qui a m + 1 sorties, avec une sortie pour chacune des premières c-m -1 et deux sorties pour la dernière.

Mathématiquement, les arbres rapides et frugaux peuvent être vus comme des heuristiques lexicographiques ou des modèles linéaires avec des poids non compensateurs, comme le prouvent Martignon, Katsikopoulos et Woike en 2008 [MKW].

Leurs propriétés formelles et leur construction ont également été analysées à l'aide de la théorie de la détection de signal de Luan, Schooler et Gigerenzer en 2011.

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