Les arbres de décision sont un algorithme populaire utilisé pour les tâches de classification*_I_I et derégression**. Ils fonctionnent en partitionnant récursivement les données en sous-ensembles basés sur les caractéristiques qui séparent le mieux la variable cible.
Etapes pour faire des prévisions et gérer la prise de décision
- Tree Construction
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Nœud racine : Commence par l'ensemble des données.
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Sélection des caractéristiques : Elle sélectionne la meilleure caractéristique pour diviser les données en sous-ensembles. La "meilleure" caractéristique est déterminée par un critère (comme l'impureté de Gini ou le gain d'information).
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Fractionnement : Divise les données en sous-ensembles sur la base des valeurs des caractéristiques choisies.
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Fractionnement récursif : Poursuit ce processus pour chaque sous-ensemble, en créant des branches ou des nœuds jusqu'à ce que certains critères d'arrêt soient remplis (comme atteindre une profondeur maximale ou avoir trop peu d'échantillons).
- Prise de décision et prédiction **I
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Traversée : Lorsqu'il fait des prédictions pour de nouvelles données, il parcourt l'arbre sur la base des valeurs des caractéristiques pour ce point de données.
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Évaluation des nœuds : À chaque nœud, il teste la valeur de la caractéristique par rapport à un seuil et descend dans l'arbre en suivant la branche appropriée.
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Nœuds feuilles : Il finit par atteindre un nœud feuille qui fournit la prédiction ou la décision finale.
- Traitement des caractéristiques catégorielles et numériquesII
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Pour les caractéristiques catégorielles, les arbres de décision peuvent simplement se diviser en différentes catégories.
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Pour les caractéristiques numériques, les arbres de décision essaient différents seuils pour diviser les données de manière optimale.
- Handling Overfitting
- Les arbres de décision ont tendance à être surajoutés. Des techniques telles que l'élagage, la limitation de la profondeur de l'arbre ou la fixation d'un nombre minimum d'échantillons requis pour diviser un nœud permettent d'éviter l'ajustement excessif.
- Confiance et probabilité **I_Prediction
- En matière de classification, les arbres de décision peuvent fournir des probabilités de classe sur la base de la distribution des échantillons dans les nœuds feuilles. Pour la régression, ils fournissent des résultats continus basés sur la valeur moyenne ou majoritaire dans les nœuds feuilles.
- Interpretability
- L'un des principaux avantages des arbres de décision est qu'ils sont faciles à interpréter. Ils sont faciles à visualiser et à comprendre, ce qui permet de savoir quelles sont les caractéristiques les plus importantes dans la prise de décision.
7. Ensemble Methods
- Les arbres de décision peuvent être combinés dans des méthodes d'ensemble telles que Random Forests ou Gradient Boosting pour améliorer les performances et la robustesse.
Les arbres de décision offrent une approche simple mais puissante pour modéliser des relations complexes au sein des données. Cependant, ils peuvent se révéler difficiles à utiliser avec certains types de données qui ne se divisent pas bien sur la base de limites de décision simples ou lorsqu'il y a des caractéristiques bruyantes ou non pertinentes.
