Forêts aléatoires
3.4. Forêts aléatoires
Les forêts aléatoires (Random Forests) constituent un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique très puissants et largement utilisés pour des tâches de classification et de régression. Elles sont basées sur le concept d'ensemble learning, qui combine les prédictions de plusieurs modèles d'apprentissage pour obtenir des résultats plus robustes et précis.
Structure d'une forêt aléatoire
Une forêt aléatoire est composée de nombreux arbres de décision, chacun étant formé sur une sousensemble aléatoire des données de formation. Chaque arbre de décision produit une prédiction, et la forêt aléatoire combine ces prédictions pour arriver à une décision finale. Pour les tâches de classification, la prédiction finale est souvent déterminée par un vote majoritaire parmi tous les arbres (mode), tandis que pour la régression, elle est déterminée par la moyenne des prédictions des arbres.
Avantages des forêts aléatoires
- Réduction de l'overfitting : Les forêts aléatoires ont tendance à moins surapprendre les données que les arbres de décision individuels, grâce à la technique de souséchantillonnage des données et des caractéristiques.
- Robustesse : En agrégeant les résultats de multiples arbres de décision, elles obtiennent des prédictions plus stables et précises.
- Gestion des caractéristiques : Elles peuvent gérer un grand nombre de caractéristiques, même si certaines sont redondantes ou peu informatives.
- Manipulation des données manquantes : Les forêts aléatoires peuvent gérer les valeurs manquantes grâce à l'imputation des données pendant le processus de formation.
- Importance des caractéristiques : Elles fournissent une estimation de l'importance de chaque caractéristique dans la prédiction, ce qui peut être très utile pour comprendre les données.
Inconvénients des forêts aléatoires
- Complexité et temps de calcul : En raison de la multitude d'arbres à construire, le temps de calcul et les ressources nécessaires peuvent être élevés.
- Interprétabilité : Lorsqu'il y a de nombreux arbres, il peut devenir difficile de comprendre comment les décisions sont prises.
Construction d'une forêt aléatoire
- Bagging : Chaque arbre de décision est formé sur un échantillon bootstrap des données de formation (échantillon avec remplacement).
- Sélection aléatoire des caractéristiques : À chaque nœud de l'arbre, un sousensemble aléatoire des caractéristiques est sélectionné pour déterminer la meilleure scission.
Exemple d'utilisation
Imaginons une tâche de classification des types de fleurs basées sur des caractéristiques comme la longueur et la largeur des pétales et sépales. Une forêt aléatoire pourrait être utilisée pour cette tâche en combinant les prédictions de multiples arbres de décision. Chaque arbre de décision serait formé sur une partie différente des données, réduisant ainsi le risque d'overfitting et améliorant la précision globale du modèle.
Les forêts aléatoires sont donc un outil extrêmement précieux dans l'arsenal du spécialiste en machine learning, au même titre que les autres algorithmes comme les machines à vecteurs de support (SVM) ou les régressions logistiques.