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0992-499X
Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 17/1-3 - 2003  - pp.381-392
TITRE
Modélisation de tables de contingence par arbres d'induction

RÉSUMÉ
Cet article est consacré à l'évaluation statistique des descriptions de tables de contingence fournies par les arbres d'induction. On se limite au cas particulier de données catégorielles. Trois aspects sont successivement abordés. i) La nature de l'ajustement en apprentissage supervisé, où l'on souligne la distinction entre prédiction de valeurs individuelles et prédiction de leur représentation sous forme de table de contingence. ii) La description de tables fournies par les arbres d'induction que l'on compare notamment à la modélisation log-linéaire utilisée en statistique. iii) L'adaptation au cas des arbres d'induction des mesures et statistiques de qualité d'ajustement utilisées en modélisation log-linéaire. La discussion est complétée par une illustration sur les données du Titanic.


ABSTRACT
The paper is concerned with the statistical assessment of the description of contingency tables by induction trees. It focuses on the special case of categorical data. Three topics are successively considered. i) The nature of the fit in supervised learning where we stress the distinction between fitting individual values and fitting their cross-tabulated synthetic representation. ii) The description of contingency tables provided by induction trees which is compared with the log-linear modeling used in statistics. iii) The adaptation of the goodness-of-fit measures and statistics used in log-linear modeling to the case of induction trees. The discussion is completed with an application to the Titanic data set.


AUTEUR(S)
Gilbert RITSCHARD, Djamel A. ZIGHED

MOTS-CLÉS
Arbre d'induction, table de contingence, modélisation et tests statistiques, qualité d'ajustement, comparaison de modèles.

KEYWORDS
Induction trees, contingency tables, statistical modeling and tests, goodness of fit, models comparison.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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