Les Forêts Aléatoires Floues
Des informations générales:
Le niveau |
Master |
Titre |
Les Forêts Aléatoires Floues |
SPECIALITE |
MID |
Page de garde:
Sommaire:
Introduction générale
Présentation de Random Forest
Arbre de décision
1.1 Principe
1.2 Les algorithmes de construction d’arbre de décision
Méthodes d’ensemble
2.1 Bagging
2.2 Boosting
3 Random Forest (Forêt aléatoire)
3.1 Définition
3.2 Autres points importants
2 Fuzzy Random Forest
1 Univers flou
1.1 Le problème
1.2 La logique floue
1.3 Notion d’ensemble et sous ensemble flou
2 Fuzzy Random Forets (Foret Aléatoire Flou)
2.1 Les forêts d’arbre de décision flou
2.2 Comparaison de l’arbre décision classique avec l’arbre flou
3 Etat de l’art.
3 Résultats et Intérprétations
1 Les bases de données
1.1 Base de données PIMA
1.2 Base de données BUPA
2 Le travail effectué
2.1 Proposition 1 Forêt Aléatoire Classique
2.2 Proposition 2 FRF avec Fuzzy CART
3 Synthèse des différentes propositions
Conclusion générale
Bibliographie
Présentation de Random Forest
Arbre de décision
1.1 Principe
1.2 Les algorithmes de construction d’arbre de décision
Méthodes d’ensemble
2.1 Bagging
2.2 Boosting
3 Random Forest (Forêt aléatoire)
3.1 Définition
3.2 Autres points importants
2 Fuzzy Random Forest
1 Univers flou
1.1 Le problème
1.2 La logique floue
1.3 Notion d’ensemble et sous ensemble flou
2 Fuzzy Random Forets (Foret Aléatoire Flou)
2.1 Les forêts d’arbre de décision flou
2.2 Comparaison de l’arbre décision classique avec l’arbre flou
3 Etat de l’art.
3 Résultats et Intérprétations
1 Les bases de données
1.1 Base de données PIMA
1.2 Base de données BUPA
2 Le travail effectué
2.1 Proposition 1 Forêt Aléatoire Classique
2.2 Proposition 2 FRF avec Fuzzy CART
3 Synthèse des différentes propositions
Conclusion générale
Bibliographie
Télécharger:
Pour plus de
sources et références universitaires
(mémoires, thèses et articles
), consultez notre site principal.