Arbres de classification construits à partir de fonctions de croyance

Les arbres de décision sont des classifieurs très populaires. Dans cet article, nous étendons une méthode de construction d'arbres de décision à deux classes, basés sur les fonctions de croyance, au cas multi-classe. Nous proposons pour cela trois extensions possibles : combiner des arbres à deux classes ou directement étendre l'estimation des fonctions de croyance au sein de l'arbre au cadre multi-classe. Des expériences sont effectuées de manière à comparer ces arbres aux arbres de décision classiques Decision trees are popular classification methods. In this paper, we extend to multi-class problems a decision tree method based on belief functions previously described for two-class problems only. We propose three possible extensions : combining multiple two-class trees together and directly extending the estimation of belief functions within the tree to the multi-class setting. We provide experiments, results and compare them to usual decision trees.