Random Forest

Le Random Forest est un algorithme d'apprentissage automatique qui utilise plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision des prédictions. Il est largement utilisé pour la classification et la régression.

Coach IA RecrutLabs

15 février 2026

3 min de lecture

Dans ce guide

1Comprendre le concept 2L'enjeu en entretien 3Exemple concret 4Les erreurs à éviter

De quoi parle-t-on ?

Le Random Forest est un algorithme de Machine Learning qui appartient à la famille des techniques d'ensemble. Il a été introduit par Leo Breiman en 2001. Le principe sous-jacent du Random Forest est de construire une multitude d'arbres de décision au moment de l'entraînement et de générer la classe qui est le mode des classes (classification) ou la moyenne des prédictions (régression) des arbres individuels. L'idée est d'utiliser la 'sagesse des foules' pour obtenir une meilleure performance prédictive.

Chaque arbre de décision dans un Random Forest est construit à partir d'un échantillon aléatoire des données d'apprentissage. Cela signifie que chaque arbre est légèrement différent, ce qui permet de réduire la variance des prédictions. De plus, lors de la construction de chaque arbre, un sous-ensemble aléatoire de caractéristiques est sélectionné pour déterminer la meilleure séparation à chaque nœud, ce qui contribue à l'indépendance des arbres.

Le Random Forest est apprécié pour sa robustesse contre le surapprentissage, sa capacité à gérer des jeux de données très volumineux et sa flexibilité pour traiter à la fois des tâches de classification et de régression. Cependant, il peut être gourmand en ressources, notamment en termes de temps de calcul et de mémoire, en particulier pour les très grands ensembles de données.

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Exemple Concret

Considérons un exemple pratique de Random Forest appliqué à un problème de classification. Supposons que vous travaillez sur un projet de prédiction de la survie des passagers sur le Titanic. Vous disposez d'un jeu de données contenant des informations telles que l'âge, le sexe, la classe de billet, etc.

Utilisant Python et la bibliothèque scikit-learn, vous pouvez rapidement mettre en place un modèle Random Forest :

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# Charger les données
# data = pd.read_csv('titanic.csv')
# Pour cet exemple, supposons que nous avons déjà chargé et préparé les données:
X = data.drop('Survived', axis=1)
y = data['Survived']

# Diviser les données en ensembles d'entraînement et de test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Créer le modèle Random Forest
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# Entraîner le modèle
rf.fit(X_train, y_train)

# Prédire sur l'ensemble de test
predictions = rf.predict(X_test)

# Calculer la précision
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

Dans cet exemple, nous avons divisé les données en sets d'entraînement et de test, créé un modèle Random Forest avec 100 arbres, entraîné le modèle, et finalement évalué sa précision sur les données de test.

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