Arbres de décision: Classification

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de la classification des arbres de décision, y compris le concept d'entropie comme mesure de l'impureté, la mesure de la qualité d'une scission, l'indice de Gini, les avantages et les inconvénients des arbres de décision, et le classificateur aléatoire de la forêt. Il traite également de l'importance de l'ingénierie et de la sélection des caractéristiques, du compromis entre les variables de biais, de la malédiction de la dimensionnalité et de la performance du classificateur dans les espaces de haute dimension.