Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
Les arbres de décision et les forêts aléatoires sont des techniques essentielles dans l'analyse prédictive. Ces techniques sont particulièrement appréciées pour leur capacité à gérer des données complexes et hétérogènes.
Un arbre de décision est un modèle prédictif qui se représente sous la forme d'un arbre, où chaque nœud interne correspond à une variable d'attribut et chaque branche à un résultat possible de cette variable. Les feuilles, ou nœuds terminaux, représentent les valeurs de prédiction. Voici les éléments clés d'un arbre de décision :
Les arbres de décision sont intuitifs et faciles à interpréter, mais ils peuvent parfois être sensibles au bruit dans les données, ce qui peut mener à un surapprentissage.
Les forêts aléatoires surmontent les limitations des arbres de décision simples en combinant plusieurs arbres (généralement des centaines ou des milliers) pour obtenir une prédiction plus robuste et précise. Voici comment elles fonctionnent :
Les forêts aléatoires sont très puissantes car elles réduisent la variance du modèle et augmentent sa résistance au surapprentissage. Elles sont largement utilisées dans divers domaines comme la finance, la médecine, la publicité en ligne, et bien d'autres.
Les deux techniques sont utilisées dans divers contextes pratiques :
Malgré leurs avantages, il y a quelques défis à utiliser ces méthodes :
Pour surmonter ces défis, il est important de comprendre les concepts fondamentaux et de maîtriser les outils d'analyse prédictive appropriés.