Arbres de décision
3.3. Arbres de décision
Les arbres de décision représentent une méthode essentielle en Machine Learning, utile pour les tâches de classification et de régression. Ils sont particulièrement appréciés pour leur interprétabilité et leur facilité de visualisation. Un arbre de décision est une structure en forme d'arbre où chaque nœud représente une caractéristique (ou un attribut), chaque branche représente une règle de décision, et chaque feuille représente un résultat.
Construction des arbres de décision
La construction d'un arbre de décision commence par le choix de la meilleure variable de séparation à la racine. Cela est souvent déterminé en utilisant des mesures d'impureté telles que l'indice de Gini ou l'entropie dans le cas de la classification, ou l'erreur quadratique moyenne pour la régression.
- Sélection de la variable de séparation : La variable qui maximise la séparation des données est choisie comme nœud racine.
- Division des nœuds : Les nœuds sont ensuite scindés en branches plus petites, en suivant des règles similaires.
- Arrêt : Ce processus continue jusqu'à ce que toutes les feuilles contiennent des données suffisamment homogènes ou qu'un certain critère d'arrêt soit atteint (par exemple, un nombre minimum de points de données par feuille ou un maximum de niveaux dans l'arbre).
Avantages des arbres de décision
- Interprétabilité : Les décisions basées sur l'arbre sont faciles à comprendre et à interpréter, même pour ceux qui n'ont pas une formation technique approfondie.
- Peu de prétraitement nécessaire : Ils ne nécessitent pas de normalisation des données ou de mise à l'échelle.
- Gestion des données manquantes : Ils peuvent gérer les valeurs manquantes dans les données, ce qui les rend robustes face aux datasets incomplets.
Inconvénients des arbres de décision
- Surapprentissage : Les arbres de décision ont tendance à surapprendre les données d'entraînement, particulièrement lorsqu'ils sont très profonds.
- Instabilité : Un petit changement dans les données d'entraînement peut entraîner la construction d'un arbre totalement différent, ce qui les rend parfois instables.
Techniques pour améliorer les arbres de décision
Pour pallier certains de ces inconvénients, des techniques comme la poda (élimination des nœuds peu informatifs) et l'utilisation de forêts aléatoires (combinaison de plusieurs arbres de décision) sont couramment employées.
En conclusion, les arbres de décision sont un outil puissant et flexible en machine learning. Leur capacité à modéliser des relations complexes tout en restant compréhensible les rend incontournables pour de nombreuses applications.