Explication détaillée
Forêt d'arbres décisionnels
Les forêts d'arbres décisionnels sont une technique d'apprentissage automatique qui combine plusieurs arbres de décision pour créer un modèle plus robuste et précis. Chaque arbre dans la forêt fonctionne de manière indépendante pour atteindre ses prédictions.
Fonctionnement
Le principe sous-jacent est que de nombreux modèles faibles combinés peuvent générer un modèle puissant. Dans une forêt d'arbres décisionnels, chaque arbre peut prendre une décision légèrement différente basée sur des parties du jeu de données. Les prédictions fournies par chaque arbre sont ensuite agrégées pour produire une prédiction finale.
Avantages
Cette technique réduit les risques de surapprentissage puisqu'aucun arbre n'est responsable de la prédiction globale. Cela améliore également la généralisation du modèle face à des données inconnues.
Applications
Les forêts d'arbres décisionnels sont largement utilisées dans divers domaines comme la classification, la régression et même pour la détection de fraudes ou le diagnostic médical.
Limites
Bien que puissants, ces modèles peuvent être coûteux en termes de calcul et de temps car ils impliquent la génération et l'évaluation de nombreux arbres de décision.