Glossaire bis

Méthodes et techniques utilisées pour extraire des informations significatives à partir des données lors du processus de data mining.

Tâche de data mining visant à assigner des objets à des catégories prédéfinies en fonction de leurs caractéristiques.

Méthode de regroupement d'objets similaires en fonction de leurs caractéristiques communes, sans catégories préétablies.

Processus d'exploration et d'analyse de grandes quantités de données pour découvrir des modèles, des relations et des informations cachées.

Processus d'évaluation de la performance des modèles de data mining en utilisant des mesures telles que la précision, le rappel et la F-mesure.

Représentations abstraites des relations et des structures découvertes à partir des données lors du processus de data mining.

Étape essentielle du data mining impliquant la collecte, le nettoyage et la transformation des données pour les rendre aptes à l'analyse.

Relations logiques ou associations fréquentes entre des variables dans un ensemble de données, souvent utilisées dans le domaine du e-commerce.

Phénomène où un modèle de data mining s'adapte trop bien aux données d'apprentissage, mais ne généralise pas correctement aux nouvelles données.

Technique d'évaluation de la performance des modèles de data mining en divisant les données en ensembles d'apprentissage et de test multiples.