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    <NAME>Glossaire du Data Mining</NAME>
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        <CONCEPT>Data Mining</CONCEPT>
        <DEFINITION>Processus d'exploration et d'analyse de grandes quantités de données pour découvrir des modèles, des relations et des informations cachées.</DEFINITION>
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        <CONCEPT>Prétraitement des Données</CONCEPT>
        <DEFINITION>Étape essentielle du data mining impliquant la collecte, le nettoyage et la transformation des données pour les rendre aptes à l'analyse.</DEFINITION>
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        <CONCEPT>Modèles de Data Mining</CONCEPT>
        <DEFINITION>Représentations abstraites des relations et des structures découvertes à partir des données lors du processus de data mining.</DEFINITION>
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        <CONCEPT>Algorithmes de Data Mining</CONCEPT>
        <DEFINITION>Méthodes et techniques utilisées pour extraire des informations significatives à partir des données lors du processus de data mining.</DEFINITION>
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        <CONCEPT>Classification</CONCEPT>
        <DEFINITION>Tâche de data mining visant à assigner des objets à des catégories prédéfinies en fonction de leurs caractéristiques.</DEFINITION>
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        <CONCEPT>Clustering</CONCEPT>
        <DEFINITION>Méthode de regroupement d'objets similaires en fonction de leurs caractéristiques communes, sans catégories préétablies.</DEFINITION>
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        <CONCEPT>Règles d'Association</CONCEPT>
        <DEFINITION>Relations logiques ou associations fréquentes entre des variables dans un ensemble de données, souvent utilisées dans le domaine du e-commerce.</DEFINITION>
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        <CONCEPT>Évaluation de Modèle</CONCEPT>
        <DEFINITION>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.</DEFINITION>
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        <CONCEPT>Surapprentissage</CONCEPT>
        <DEFINITION>Phénomène où un modèle de data mining s'adapte trop bien aux données d'apprentissage, mais ne généralise pas correctement aux nouvelles données.</DEFINITION>
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        <CONCEPT>Validation Croisée</CONCEPT>
        <DEFINITION>Technique d'évaluation de la performance des modèles de data mining en divisant les données en ensembles d'apprentissage et de test multiples.</DEFINITION>
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