Bienvenue dans le cours Arbre de décision pour débutants en R. Il s'agit d'un projet pratique qui introduit les débutants dans le monde de la modélisation statistique. Dans ce projet, vous apprendrez à construire des modèles d'arbre de décision en utilisant les bibliothèques tree et rpart dans R. Nous commencerons ce projet pratique en important les données de Sonar dans R et en explorant l'ensemble de données. À la fin de ce projet de 2 heures, vous comprendrez l'intuition de base derrière l'algorithme de l'arbre de décision et comment il fonctionne. Pour construire le modèle, nous allons diviser ou partitionner les données en un ensemble de données d'entraînement et un ensemble de données de test. Enfin, vous apprendrez à évaluer les performances du modèle à l'aide de mesures telles que la précision, la sensibilité, la spécificité, le F1-score, etc. Par extension, vous apprendrez à sauvegarder le modèle entraîné sur votre système local. Bien que vous n'ayez pas besoin d'être un expert en analyse de données ou un data scientist pour réussir ce projet guidé, il nécessite une connaissance de base de l'utilisation de R, en particulier de l'écriture de syntaxes R. Par conséquent, pour mener à bien ce projet, vous devez avoir une expérience préalable de l'utilisation de R. Si vous n'êtes pas familier avec l'utilisation de R, veuillez compléter mon projet précédent intitulé : "Getting Started with R" (S'initier à R). Il vous apportera les connaissances nécessaires pour mener à bien ce projet sur l'Arbre de décision. Cependant, si vous êtes à l'aise avec R, rejoignez-moi pour cette belle aventure ! Mettons-nous les mains dans le cambouis !