Leçon 4 : Les arbres de décision

Dans cette leçon, les élèves examineront pour la première fois en profondeur un type de modèle : les arbres de décision. Ils constateront que l’utilisation de données d’entraînement distinctes mène à la création de modèles différents; ils auront ainsi l’occasion de voir ce que signifie réellement l’expression « fondé sur des données ». Enfin, les élèves exploreront les raisons pour lesquelles l’apprentissage automatique est utile dans la création d’arbres de décision.

Objectifs d'apprentissage

  • Décrire comment utiliser les arbres de décision pour construire un modèle de classification qui repose sur l’apprentissage automatique
  • Décrire comment les données d’entraînement modifient un modèle d’apprentissage automatique
  • Expliquer pourquoi l’apprentissage automatique est utilisé pour créer des arbres de décision

Vocabulaire clé

Arbre de décision, attribut, nœud, nœud racine, nœud de décision, nœud feuille, classification, explicabilité

Structure de la leçon

  • Retour sur la classification
  • À quoi ressemble un modèle?
  • Utiliser un arbre de décision
  • Création d'un arbre de décision
  • Utiliser l’apprentissage automatique pour créer un arbre de décision
  • Arbres de décision dans le domaine de la médecine

Aperçu de la leçon

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