Arbres de décision : une approche diviser pour régner pour l’apprentissage automatique
2025-05-18
Ceci est le premier d’une série d’articles sur les arbres de décision en apprentissage automatique. Les arbres de décision partitionnent récursivement les données en régions basées sur une série de questions, conduisant à une prédiction. L’article explique clairement la définition mathématique des arbres de décision, les types d’arbres de décision (arbres de classification et de régression), les algorithmes courants (ID3, C4.5 et CART) et les fonctions objectives (impureté de Gini, entropie et perte quadratique). Il explore également les avantages et les inconvénients, le compromis biais-variance, l’« effet escalier » et l’algorithme glouton utilisé pour construire les arbres de décision.
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Développement
Arbres de Décision