Arbres de décision: surajustement et randomisation

Cette séance de cours couvre le concept d'arbres de décision, en mettant l'accent sur la création de chemins dans l'arbre pour les échantillons supervisés, la question de l'ajustement excessif dû à l'étiquetage de chaque exemple et l'utilisation de la randomisation pour gérer l'ajustement excessif. Linstructeur explique la notion de gain dinformation et dentropie dans la construction de larbre de décision, introduit lidée de lagrégation bootstrap pour réduire la variance, et discute du modèle vectoriel aléatoire pour la sélection des caractéristiques. La séance de cours aborde également l’application des arbres de décision dans la pratique, en soulignant l’importance de comprendre les subtilités pour éviter les surajustements.