Illustration d'un arbre de décision - Algorithme d'apprentissage supervisé #### Diapositive

Contenu La diapositive présente une représentation visuelle d'un arbre de décision de Machine Learning (ML) dans le cadre d'algorithmes d'apprentissage supervisé. Elle illustre la manière dont les instances de données sont classées par le biais d'une série de décisions, aboutissant à une classe prédite. Pour plus de clarté, la diapositive explique que les arbres de décision sont constitués de nœuds internes représentant les tests sur les attributs, de branches correspondant aux résultats des tests et de nœuds feuilles indiquant les classes ou les valeurs prédites. L'algorithme de l'arbre de décision fonctionne de manière récursive, optimisant la classification en choisissant l'attribut qui sépare le mieux les classes ou qui minimise l'erreur de classification. ### Présentation graphique - Le titre de la diapositive est affiché en haut de la page en gros caractères gras. - Un grand graphique d'arbre décisionnel occupe la partie gauche de la diapositive, avec des flèches reliant les différents types de nœuds : "Nœud racine", "Nœud de décision" et "Nœud feuille". - Sur le côté droit, une forme rectangulaire arrondie contient un texte explicatif détaillant les composants et la fonction d'un arbre de décision. - Un cercle plus petit avec une icône de coche et le texte "Apprentissage supervisé : Arbre de décision" se superpose au graphique principal et au texte explicatif, servant de sous-titre. - Une étiquette de résultat, "Classe-B", est placée en bas de l'arbre de décision, marquant le résultat de la classification. - La diapositive utilise une palette de couleurs contrastées entre le bleu foncé et le bleu clair, avec de l'orange pour le résultat de la classification mis en évidence. La diapositive présente un design propre et professionnel, avec une hiérarchie claire des informations et une distribution équilibrée des éléments graphiques et textuels. ### Cas d'utilisation - Expliquer le concept des arbres de décision dans une présentation sur l'apprentissage automatique ou la science des données. - Former des employés ou des étudiants à l'interprétation des résultats d'un modèle d'apprentissage automatique. - Illustrer un processus décisionnel spécifique dans un contexte commercial à l'aide de la métaphore de l'arbre de décision. - Démontrer comment un algorithme traite les données pour parvenir à une classification dans le cadre d'une présentation de produit technologique.