Les arbres de décision sont une méthode d'apprentissage automatique utilisée pour résoudre des problèmes de classification et de régression. Ils sont utilisés pour prendre des décisions basées sur un ensemble de conditions ou de règles. Les arbres de décision sont un outil puissant utilisé dans de nombreux domaines tels que l'informatique, les sciences des données, l'intelligence artificielle, etc. Dans ce cours, nous allons explorer les bases des arbres de décision, leur construction et leur utilisation dans la prise de décision.
1. Introduction
Les arbres de décision sont des modèles qui classent les données en utilisant une structure d'arbre. Chaque nœud de l'arbre représente un attribut ou une caractéristique des données, et chaque branche représente une valeur possible de cet attribut ou de cette caractéristique. Le sommet de l'arbre est appelé la racine, qui représente l'attribut le plus important pour la classification. Les feuilles de l'arbre représentent les classes ou les valeurs prédites.
2. Construction d'un arbre de décision
La construction d'un arbre de décision se fait en utilisant un algorithme récursif qui sélectionne l'attribut le plus informatif pour diviser les données en sous-ensembles homogènes. L'algorithme évalue les attributs en utilisant des mesures telles que l'entropie ou le gain d'information. L'entropie mesure l'incertitude dans un ensemble de données, tandis que le gain d'information mesure la réduction d'entropie obtenue après la division des données par un attribut particulier.
L'algorithme de construction d'un arbre de décision suit les étapes suivantes :
Définition
Étape 1 : Sélection de l'attribut le plus informatif
L'algorithme calcule l'entropie ou le gain d'information pour chaque attribut, puis sélectionne l'attribut qui obtient le plus haut score.
Étape 2 : Division des données par l'attribut sélectionné
Les données sont divisées en sous-ensembles basés sur les valeurs de l'attribut sélectionné. Chaque sous-ensemble contient des exemples de la classe ou de la valeur correspondante à cette valeur d'attribut.
Étape 3 : Création des nœuds enfants
Pour chaque sous-ensemble, un nouveau nœud enfant est créé et l'algorithme récursif est appliqué pour construire l'arbre à partir de ce nœud. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que tous les exemples de données soient classifiés ou que les critères d'arrêt soient atteints.
3. Utilisation des arbres de décision
Une fois que l'arbre de décision est construit, il peut être utilisé pour classer de nouvelles données en suivant le chemin de l'arbre à partir de la racine jusqu'à une feuille. Chaque nœud de l'arbre applique une condition sur l'attribut de la nouvelle donnée pour décider de la prochaine étape. Lorsque l'arbre atteint une feuille, la valeur prédite est renvoyée.
Les arbres de décision peuvent également être utilisés pour la régression, où la valeur prédite est continue plutôt que discrète. Dans ce cas, les feuilles de l'arbre contiennent des valeurs numériques plutôt que des classes.
A retenir :
En résumé, les arbres de décision sont une méthode d'apprentissage automatique utilisée pour résoudre des problèmes de classification et de régression. Ils sont construits en utilisant un algorithme récursif qui sélectionne l'attribut le plus informatif pour diviser les données en sous-ensembles homogènes. Une fois construits, les arbres de décision peuvent être utilisés pour classer de nouvelles données ou prédire des valeurs continues. Les arbres de décision sont une technique puissante et largement utilisée dans de nombreux domaines.
