Explication détaillée
Forêt d'Arbres Décisionnels
Introduction
La forêt d'arbres décisionnels, aussi connue sous le nom de 'Random Forest', est une méthode d'apprentissage automatique qui utilise un ensemble de plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision des prédictions et éviter les pièges du surapprentissage.
Comment ça fonctionne
Dans une forêt d'arbres décisionnels, plusieurs arbres de décision sont construits à partir de sous-échantillons aléatoires de l'ensemble de données. Chaque arbre se spécialise potentiellement dans une partie différente du jeu de données, et leur combinaison réduit les erreurs.
Avantages
- Robustesse: Elle est relativement immunisée contre le surapprentissage grâce à l'ensemble.
- Précision: Amélioration des performances par rapport aux arbres de décision individuels.
- Flexibilité: Adaptable à la fois pour des tâches de classification et de régression.
Applications
Les forêts d'arbres décisionnels sont largement utilisées dans des domaines allant de la classification de données médicales à la prédiction financière. Elles sont aussi couramment employées dans la modélisation prédictive, le filtrage de spam et la détection de fraudes.