Arbres de décision et forêts aléatoires: concepts et applications

Cette séance de cours couvre les arbres de décision et les forêts aléatoires, en se concentrant sur leur application dans les tâches de régression et de classification. L'instructeur explique la structure des arbres de décision, y compris les nœuds, les branches et les feuilles, et comment ils peuvent être interprétables lorsqu'ils ne sont pas trop complexes. Les défis de trouver des arbres de décision optimaux sont discutés, ainsi que des algorithmes gourmands qui ajoutent séquentiellement des nœuds en fonction des caractéristiques et des seuils les plus performants. La séance de cours aborde également les concepts d'erreur de train et de test dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance des méthodes d'ensemble pour améliorer les performances. Plus précisément, le bootstrap est introduit comme une technique utilisée dans les forêts aléatoires pour améliorer la précision du modèle. L'instructeur fournit des exemples et des visualisations pour illustrer ces concepts, y compris une étude de cas sur les données des pingouins pour démontrer les arbres de classification. La séance de cours se termine par une discussion sur les compromis impliqués dans la complexité et la généralisation des modèles, soulignant limportance de minimiser lerreur de test pour les modèles dapprentissage automatique efficaces.