Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les arbres de décision sont des algorithmes de machine learning utilisés pour des tâches de classification et de régression. Leur structure est inspirée des arbres hiérarchiques, où chaque nœud représente une condition sur une caractéristique d'entrée, et chaque branche représente le résultat de cette condition. Les feuilles de l'arbre donnent la prédiction finale.
Les arbres de décision présentent plusieurs avantages :
La construction d'un arbre de décision commence par la sélection de la caractéristique qui divise le mieux les données en sousgroupes homogènes. Plusieurs critères peuvent être utilisés pour mesurer cette “meilleure division” :
Avantages : Facile à visualiser : Les résultats sont facilement interprétables sous forme de diagrammes arborés. Nonlinéarité : Capables de modéliser des relations complexes entre les caractéristiques.
Inconvénients : Surapprentissage : Les arbres peuvent surapprendre les données d'entraînement, ce qui réduit leur capacité à généraliser sur de nouvelles données. Instabilité : De petites variations dans les données d'entraînement peuvent entraîner de grandes variations dans l'arbre résultant.
Pour améliorer la performance des arbres de décision, plusieurs méthodes peuvent être employées :
Les arbres de décision restent une méthode populaire dans la boîte à outils du data scientist en raison de leur simplicité et de leur puissance. Bien qu'ils aient des limitations, les techniques avancées comme le pruning et l'utilisation d'ensembles de modèles permettent de pallier leurs défauts.