Decision Trees
Les arbres de décision sont des modèles de prédiction utilisés en apprentissage automatique pour classer ou prévoir des résultats en suivant une structure arborescente. Ils décomposent les données en sous-ensembles basés sur des tests de caractéristiques.
De quoi parle-t-on ?
Qu'est-ce que les arbres de décision ?
Les arbres de décision sont une méthode d'apprentissage supervisé utilisée pour la classification et la régression. Ils se manifestent sous la forme d'une arborescence où chaque nœud interne représente un test sur une caractéristique, chaque branche représente le résultat du test, et chaque feuille représente une classe ou une valeur de prédiction. Ce modèle est apprécié pour sa simplicité et sa capacité à être facilement interprété par les utilisateurs.
Historiquement, les arbres de décision ont été popularisés par les travaux de chercheurs en intelligence artificielle dans les années 1960 et 1970. Notamment, l'algorithme ID3, développé par Ross Quinlan en 1986, a largement contribué à leur adoption. Les arbres de décision ont évolué avec des algorithmes plus sophistiqués comme C4.5, également par Quinlan, puis CART (Classification and Regression Trees).
Le principe de base d'un arbre de décision est de diviser un ensemble de données en sous-ensembles plus petits et plus homogènes en fonction d'une série de tests successifs sur les caractéristiques des données. Cette décomposition récursive continue jusqu'à ce que les sous-ensembles soient suffisamment homogènes selon un critère prédéfini, ou jusqu'à ce que d'autres critères d'arrêt soient atteints, comme une profondeur maximale de l'arbre.