Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les forêts aléatoires (ou Random Forests) sont une technique d'apprentissage supervisé utilisée à la fois pour les tâches de classification et de régression. L'idée fondamentale derrière les forêts aléatoires est d'assembler plusieurs arbres de décision afin d'améliorer les performances et de réduire les risques de surapprentissage (overfitting). Chaque arbre dans la forêt est construit à partir d'un échantillon aléatoire du jeu de données, et les décisions finales sont prises par un vote majoritaire (dans le cas de la classification) ou une moyenne (dans le cas de la régression).
Le processus de construction d'une forêt aléatoire peut être résumé en plusieurs étapes clés:
Les forêts aléatoires sont appréciées pour leur capacité à gérer des jeux de données complexes et volumineux avec de nombreuses caractéristiques.
Pour implémenter une forêt aléatoire en Python, on peut utiliser des bibliothèques comme scikitlearn. Voici un exemple de code pour une tâche de classification:
```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import loadiris from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.metrics import accuracyscore
data = loadiris() X = data.data y = data.target
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.3, randomstate=42)
clf = RandomForestClassifier(nestimators=100, randomstate=42) clf.fit(Xtrain, ytrain)
ypred = clf.predict(Xtest) print(f"Accuracy: {accuracyscore(ytest, ypred)}") ```
Cet exemple montre comment charger des données, les diviser en ensembles d'entraînement et de test, créer un modèle de forêt aléatoire, l'entraîner sur les données, et enfin évaluer sa performance.
En conclusion, les forêts aléatoires constituent un puissant outil dans l'arsenal de l'apprentissage automatique, particulièrement efficaces sur des jeux de données complexes et de grande dimensionnalité.