Méthodes de l'ensemble : Forêts aléatoires

Cette séance de cours porte sur les méthodes d'ensemble, centrées sur les forêts aléatoires et les baies gaussiennes de Naive. Il explique le concept d'apprentissage de l'ensemble, la construction d'arbres de décision, et l'utilisation du marquage, de la stimulation et de l'empilement. L'instructeur discute de l'algorithme de la forêt aléatoire, qui combine plusieurs arbres de décision pour améliorer la précision des prédictions. De plus, la séance de cours se déroule dans les Bayes Gaussian Naive, un classificateur probabiliste basé sur le théorème de Bayes et l'hypothèse de l'indépendance de la caractéristique. L'instructeur démontre comment Gaussian Naive Bayes estime la distribution gaussienne conditionnelle pour chaque caractéristique à l'aide de données d'échantillonnage.