Séance de cours
Cette séance de cours couvre les principes des arbres de décision, y compris leur construction, la sélection des attributs et la taille. Il explique comment les arbres de décision sont utilisés pour les tâches de classification, l'importance de l'entropie dans la sélection des attributs et le processus d'induction des arbres. L'instructeur discute également du compromis biais-variance dans les modèles d'arbres de décision, en comparant les forêts aléatoires et les arbres boostés. En outre, il explore le concept de méthodes d’ensemble dans l’apprentissage automatique, telles que l’ensachage et l’empilage. La séance de cours se termine par un aperçu de la transparence des modèles et des défis de linterprétation des modèles complexes.