Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les arbres de décision sont une méthode populaire en apprentissage automatique pour la classification et la régression. Ils se différencient par leur simplicité de visualisation et d'interprétation. Dans cette leçon, nous abordons comment implémenter des arbres de décision et mettons en avant quelques exemples d'usage pour illustrer leur application concrète.
Avant d'implémenter un arbre de décision, il est crucial de préparer vos données. Cela inclut la collecte, le nettoyage, et la transformation des données en un format approprié. Par exemple :
1. Collecte des données: Utilisation de bibliothèques comme pandas
pour importer des jeux de données.
2. Nettoyage des données: Remplacement des valeurs manquantes et correction des erreurs.
3. Transformation des données: Normalisation ou standardisation des caractéristiques.
ScikitLearn est une bibliothèque Python largement utilisée pour l'apprentissage automatique. Voici comment implémenter un arbre de décision :
Importation des bibliothèques nécessaires :
python
from sklearn.datasets import loadiris
from sklearn.modelselection import traintestsplit
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import metrics
Chargement du jeu de données et séparation en ensembles d'entraînement et de test :
python
iris = loadiris()
X = iris.data
y = iris.target
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.3, randomstate=1)
Création et entraînement du modèle d'arbre de décision :
python
clf = DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(Xtrain, ytrain)
Prédiction sur le jeu de test et évaluation des performances :
python
ypred = clf.predict(Xtest)
print("Accuracy:", metrics.accuracyscore(ytest, ypred))
Les arbres de décision sont particulièrement utiles dans plusieurs domaines grâce à leur simplicité et interprétabilité.
L'implémentation des arbres de décision avec ScikitLearn est directe et rapide grâce à la richesse des outils fournis par la bibliothèque. Les arbres de décision sont une solution robuste pour diverses applications allant du diagnostic médical à l'analyse de crédit. En explorant différents jeux de données et paramètres, il est possible de maximiser l'efficacité et l'exactitude de vos modèles.
Arbres de décision Implémentation ScikitLearn Classification Évaluation des performances