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Cependant, les arbres de décision sont davantage linéaires. Ainsi, l’analyse de données biomécaniques exige une approche adaptée à leur grande variabilité et leur grande dimensionnalité afin de faire ressortir les attributs significatifs pour effectuer des prédictions précises. Dans le cadre de cette recherche, l’objectif est la mise en place d’algorithmes qui permettent de mieux cibler les attributs de valeur importants à la classification et la généralisation des algorithmes pour prédire l’effet de la réadaptation sur le genou pathologique, en l’occurrence atteint d’arthrose. Afin d’y parvenir, il y a l’exploration d’algorithmes alternatifs en premier lieu. 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