Qu'est-ce que arbre de décision ?

L'arbre de décision est un modèle d'apprentissage automatique qui représente une série de décisions et de conséquences possibles. Il est souvent utilisé dans des problèmes de classification ou de régression.

Un arbre de décision commence par un nœud racine, qui représente la caractéristique la plus importante à prendre en compte. Ce nœud est ensuite divisé en plusieurs nœuds enfants en fonction des différentes valeurs possibles de cette caractéristique. Ce processus se répète pour chaque nœud enfant, jusqu'à ce que tous les exemples de données soient classés ou que des critères d'arrêt soient atteints.

Les critères utilisés pour diviser les nœuds sont généralement basés sur des mesures d'impureté, telles que l'indice de Gini ou l'entropie, qui mesurent la pureté des classes dans chaque nœud. L'objectif est de maximiser la pureté des classes dans les nœuds enfants afin de créer un modèle prédictif précis.

Une fois que l'arbre de décision est construit, il peut être utilisé pour prédire la classe d'un nouvel exemple en le faisant passer à travers les différentes décisions prises par l'arbre jusqu'à ce qu'il atteigne une feuille, qui représente la classe prédite.

Les avantages des arbres de décision sont qu'ils sont faciles à comprendre et à interpréter, ils peuvent gérer des données manquantes et ils peuvent être utilisés pour la classification et la régression. Cependant, ils peuvent être sensibles aux variations mineures des données d'entrée et peuvent être sujets au surajustement si l'arbre est trop complexe.

Dans l'ensemble, les arbres de décision sont des outils puissants dans l'analyse des données et sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que la médecine, la finance, l'industrie et l'analyse de données en général.

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