Arbres de décision et stimulation

Cette séance de cours aborde les arbres de décision comme une méthode flexible pour l'apprentissage automatique, en les illustrant comme une formalisation des stratégies pour les processus décisionnels. Il explique le concept d'arbres de décision, leur construction, et leur application dans les tâches de classification et de régression. La séance de cours introduit également le boosting comme une technique pour combiner plusieurs prédicteurs séquentiellement, en se concentrant sur AdaBoost et Gradient Boosting algorithmes. Il examine les avantages et les limites des arbres de décision, y compris leur capacité à gérer des types de données mixtes et la question de l'aménagement excessif. La présentation comprend des exemples, des algorithmes et des implémentations pratiques utilisant des bibliothèques Python comme scikit-learn.