Attestation De Sensibilisation Aux Gestes Qui Sauvent, Python Arbre De Décision

Description Cette formation remplit les conditions du décret 2021-469 du 19 avril 2021, demandant aux employeurs de former les salariés avant leur départ à la retraite, à une action de sensibilisation contre l'arrêt cardiaque et aux gestes qui sauvent. Attestation de sensibilisation aux gestes qui sauvent les. Code CPF: Référence Formation: CEC-SECURG-04 Objectifs Permettre à chaque salarié avant sont départ à la retraite, d'acquérir les compétences nécessaires pour: Assurer sa propre sécurité, celle de la victime ou de toute autre personne et transmettre au service de secours d'urgence les informations nécessaires à son intervention; Réagir face à une hémorragie externe et installer la victime dans une position d'attente adaptée; Réagir face à une victime en arrêt cardiaque et utiliser un défibrillateur automatisé externe. Public tout public, avant la retraite Accessibilité Formation ouverte à certaines formes de handicap: contactez-nous pour plus d'information. Programme Enseignement théorique: Reconnaître sans s'exposer aux dangers éventuels qui menacent la victime de l'accident et/ou son environnement Supprimer ou isoler le danger ou soustraire la victime de la zone dangereuse sans s'exposer soi-même.

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Pour sensibiliser les élèves à la prévention et à l'apprentissage des gestes de premiers secours, la période de la scolarité au collège représente un moment privilégié qui s'inscrit dans un continuum éducatif de l'école au lycée. Mis à jour: août 2021 Prévention et secours civiques de niveau 1 (PSC1) Au collège et au lycée, le certificat de compétences de citoyen de sécurité civile - PSC1 est accessible à tout élève bénéficiant de la formation appropriée. La sensibilisation de tous les élèves en classe de troisième est généralisée.

Malaises et alerte Traumatismes Hémorragies externes Obstruction des voies aériennes par un corps étranger Perte de connaissance Arrêt cardiaque et alerte Enseignement pratique: Exposé, démonstration pratique et apprentissage Cas concrets: mise en situation permettant d'appliquer les connaissances acquises dans un environnement recréé Manipulation du défibrillateur automatisé externe. Evaluations et clôture de la formation Prérequis Aucun Conditions d'admission Durée et organisation 1/2 journée - 3, 5 heures Textes de référence Décret n° 2021-469 du 19 avril 2021 Article D. 1237-2-2: l'employeur propose aux salariés, avant leur départ à la retraite, des actions de sensibilisation à la lutte contre l'arrêt cardiaque et aux gestes qui sauvent, prévue à l'article L. Attestation de sensibilisation aux gestes qui sauvent francais. 1237-9-1 du code du travail. Effectifs 1 - 10 personnes Moyens pédagogiques Mannequins nourrissons, enfants et adultes permettant la formation aux gestes de premiers secours Maquillage, outils de simulation, coupes de têtes Défibrillateur de formation automatisé externe Cahier de suivi pour l'entretien sanitaire du matériel de secourisme Formation en face à face pédagogique orientée pratique, exposés interactifs, démonstrations, études de cas, mise en situation d'accident simulé.

Nous avons les deux types d'arbres de décision suivants - Classification decision trees - Dans ce type d'arbres de décision, la variable de décision est catégorique. L'arbre de décision ci-dessus est un exemple d'arbre de décision de classification. Regression decision trees - Dans ce type d'arbres de décision, la variable de décision est continue. Mise en œuvre de l'algorithme d'arbre de décision Index de Gini C'est le nom de la fonction de coût qui est utilisée pour évaluer les fractionnements binaires dans le jeu de données et qui fonctionne avec la variable cible catégorielle «Succès» ou «Échec». Plus la valeur de l'indice de Gini est élevée, plus l'homogénéité est élevée. Une valeur d'indice de Gini parfaite est 0 et la pire est 0, 5 (pour le problème à 2 classes). L'indice de Gini pour un fractionnement peut être calculé à l'aide des étapes suivantes - Tout d'abord, calculez l'indice de Gini pour les sous-nœuds en utilisant la formule p ^ 2 + q ^ 2, qui est la somme du carré de probabilité de succès et d'échec.

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Prédiction Après avoir construit un arbre de décision, nous devons faire une prédiction à ce sujet. Fondamentalement, la prédiction consiste à naviguer dans l'arbre de décision avec la ligne de données spécifiquement fournie. Nous pouvons faire une prédiction à l'aide de la fonction récursive, comme ci-dessus. La même routine de prédiction est appelée à nouveau avec les nœuds gauche ou droit enfant. Hypothèses Voici quelques-unes des hypothèses que nous faisons lors de la création de l'arbre de décision - Lors de la préparation des arbres de décision, l'ensemble d'apprentissage est en tant que nœud racine. Le classificateur d'arbre de décision préfère que les valeurs des caractéristiques soient catégoriques. Si vous souhaitez utiliser des valeurs continues, elles doivent être discrétisées avant la création du modèle. En fonction des valeurs de l'attribut, les enregistrements sont distribués de manière récursive. Une approche statistique sera utilisée pour placer des attributs à n'importe quelle position de nœud, à savoir le nœud racine ou le nœud interne.

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Principe Utilisation de la librairie sklearn pour créer un arbre de classification/décision à partir d'un fichier de données. L'arbre de decision est construit à partir d'une segmentation optimale qui est réalisée sur les entrées (les lignes du tableau). fichier de données Ici, le fichier de données est datas/. Il contient les données méteorologiques et les classes (jouer/ne pas jouer au golf) pour plusieurs types de conditions météo (les lignes). Ce fichier ne devra contenir que des données numériques (mis à part la première ligne, contenant les étiquettes des colonnes, les features). Classifier puis prédire Une fois l'arbre de classification établi, on pourra le parcourir pour prédire la classe d'une nouvelle entrée, en fonction de ses valeurs: l'arbre sert alors comme une aide à la décision. En pratique, il faudra créer une structure qui contient l'arbre, avec ses noeuds, leur association, et les tests qui sont effectués pour descendre d'un noeud parent à l'un des ses noeuds fils. On peut choisir d'utiliser un dictionnaire python pour contenir cette structure.

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Il est à noter qu'au début, il est vide. Et que le premier split qui est effectué est ce qui permet de créer la racine. Elle est calculée en choisissant la branche qui admet le score Gini Maximal. 1- À l'initialisation, l'arbre est totalement vide. 2- Le score de toutes les décisions qu'il est possible de prendre est calculé. 3- La décision qui présente le score Gini maximal est choisie comme racine 4-Tant qu'il est possible de faire un split et que le critère d'arrêt n'est pas respecté 5- Pour chaque décision qu'il est possible d'ajouter à l'arbre; Faire 6. 6- Calcul du score Gini de la décision courante 7-Sélection de la décision admettant le score max et ajout de celle-ci à l'arbre Il existe de nombreuses conditions d'arrêt possible pour cet algorithme d'entraînement, mais les plus populaires sont les suivantes: La "maximum tree depth" qui signifie profondeur maximale de l'arbre, il s'agit d'arrêter le développement de l'arbre une fois qu'il a atteint une certaine profondeur, cela évitera que l'arbre construise des branches avec trop peu d'exemples et donc permettra d'éviter un sur apprentissage.

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Ensuite, calculez l'indice de Gini pour la division en utilisant le score de Gini pondéré de chaque nœud de cette division. L'algorithme CART (Classification and Regression Tree) utilise la méthode Gini pour générer des fractionnements binaires. Création fractionnée Une division comprend essentiellement un attribut dans l'ensemble de données et une valeur. Nous pouvons créer une division dans l'ensemble de données à l'aide des trois parties suivantes - Part1: Calculating Gini Score - Nous venons de discuter de cette partie dans la section précédente. Part2: Splitting a dataset - Il peut être défini comme séparant un ensemble de données en deux listes de lignes ayant l'index d'un attribut et une valeur fractionnée de cet attribut. Après avoir récupéré les deux groupes - droite et gauche, à partir de l'ensemble de données, nous pouvons calculer la valeur de la division en utilisant le score de Gini calculé en première partie. La valeur de fractionnement décidera dans quel groupe l'attribut résidera.

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