Glossaire bis
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A |
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Algorithmes de Data MiningMéthodes et techniques utilisées pour extraire des informations significatives à partir des données lors du processus de data mining. | |
C |
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ClassificationTâche de data mining visant à assigner des objets à des catégories prédéfinies en fonction de leurs caractéristiques. | |
ClusteringMéthode de regroupement d'objets similaires en fonction de leurs caractéristiques communes, sans catégories préétablies. | |
D |
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Data MiningProcessus d'exploration et d'analyse de grandes quantités de données pour découvrir des modèles, des relations et des informations cachées. | |
É |
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Évaluation de ModèleProcessus d'évaluation de la performance des modèles de data mining en utilisant des mesures telles que la précision, le rappel et la F-mesure. | |
M |
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Modèles de Data MiningReprésentations abstraites des relations et des structures découvertes à partir des données lors du processus de data mining. | |
P |
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Prétraitement des DonnéesÉtape essentielle du data mining impliquant la collecte, le nettoyage et la transformation des données pour les rendre aptes à l'analyse. | |
R |
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Règles d'AssociationRelations logiques ou associations fréquentes entre des variables dans un ensemble de données, souvent utilisées dans le domaine du e-commerce. | |
S |
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SurapprentissagePhénomène où un modèle de data mining s'adapte trop bien aux données d'apprentissage, mais ne généralise pas correctement aux nouvelles données. | |
V |
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Validation CroiséeTechnique d'évaluation de la performance des modèles de data mining en divisant les données en ensembles d'apprentissage et de test multiples. | |