Arbres de décision sont un outil populaire et puissant utilisé dans divers domaines tels que l'apprentissage automatique, l'exploration de données et les statistiques. Ils offrent un moyen clair et intuitif de prendre des décisions basées sur des données en modélisant les relations entre différentes variables. Cet article traite de ce que sont les arbres de décision, de leur fonctionnement, de leurs avantages et inconvénients, ainsi que de leurs applications.
Qu'est-ce qu'un arbre de décision ?
UN arbre de décision est une structure de type organigramme utilisée pour prendre des décisions ou des prédictions. Il se compose de nœuds représentant des décisions ou des tests sur des attributs, de branches représentant le résultat de ces décisions et de nœuds feuilles représentant les résultats finaux ou les prédictions. Chaque nœud interne correspond à un test sur un attribut, chaque branche correspond au résultat du test, et chaque nœud feuille correspond à un label de classe ou une valeur continue.
Structure d'un arbre de décision
- Noeud principal : Représente l’ensemble des données et la décision initiale à prendre.
- Nœuds internes : Représentent des décisions ou des tests sur des attributs. Chaque nœud interne possède une ou plusieurs branches.
- Branches : Représente le résultat d’une décision ou d’un test, menant à un autre nœud.
- Nœuds feuilles : Représente la décision finale ou la prédiction. Aucune autre division ne se produit à ces nœuds.
Comment fonctionnent les arbres de décision ?
Le processus de création d’un arbre de décision implique :
- Sélection du meilleur attribut : à l'aide d'une métrique telle que l'impureté de Gini, l'entropie ou le gain d'informations, le meilleur attribut pour diviser les données est sélectionné.
- Fractionner l'ensemble de données : L'ensemble de données est divisé en sous-ensembles en fonction de l'attribut sélectionné.
- Répéter le processus : Le processus est répété de manière récursive pour chaque sous-ensemble, créant un nouveau nœud interne ou nœud feuille jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit rempli (par exemple, toutes les instances d'un nœud appartiennent à la même classe ou une profondeur prédéfinie est atteinte).
Métriques de fractionnement
- Impureté Gini : Mesure la probabilité d'une classification incorrecte d'une nouvelle instance si elle a été classée aléatoirement en fonction de la distribution des classes dans l'ensemble de données.
ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 , où pi est la probabilité qu'une instance soit classée dans une classe particulière.
- Entropie : Mesure la quantité d'incertitude ou d'impureté dans l'ensemble de données.
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ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) , où pi est la probabilité qu'une instance soit classée dans une classe particulière.
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- Gain d'informations : Mesure la réduction de l'entropie ou de l'impureté Gini après la division d'un ensemble de données sur un attribut.
ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) , où Depuis est le sous-ensemble de D après division par un attribut.
Avantages des arbres de décision
- Simplicité et interprétabilité : Les arbres de décision sont faciles à comprendre et à interpréter. La représentation visuelle reflète étroitement les processus de prise de décision humains.
- Polyvalence : Peut être utilisé pour les tâches de classification et de régression.
- Pas besoin de mise à l'échelle des fonctionnalités : Les arbres de décision ne nécessitent pas de normalisation ou de mise à l'échelle des données.
- Gère les relations non linéaires : Capable de capturer des relations non linéaires entre les fonctionnalités et les variables cibles.
Inconvénients des arbres de décision
- Surapprentissage : Les arbres de décision peuvent facilement surajuster les données d'entraînement, surtout s'ils comportent de nombreux nœuds.
- Instabilité : De petites variations dans les données peuvent entraîner la génération d'une arborescence complètement différente.
- Biais en faveur de fonctionnalités avec plus de niveaux : Les fonctionnalités avec plus de niveaux peuvent dominer la structure arborescente.
Taille
Surpasser surajustement, élagage des techniques sont utilisées. L'élagage réduit la taille de l'arborescence en supprimant les nœuds qui fournissent peu de puissance dans la classification des instances. Il existe deux principaux types de taille :
- Pré-taille (arrêt anticipé) : Arrête la croissance de l'arbre une fois qu'il répond à certains critères (par exemple, profondeur maximale, nombre minimum d'échantillons par feuille).
- Post-taille : Supprime les branches d'un arbre adulte qui ne fournissent pas de puissance significative.
Applications des arbres de décision
- Prise de décision commerciale : Utilisé dans la planification stratégique et l’allocation des ressources.
- Soins de santé : Aide à diagnostiquer les maladies et à suggérer des plans de traitement.
- Finance : Aide à la notation de crédit et à l’évaluation des risques.
- Commercialisation : Utilisé pour segmenter les clients et prédire le comportement des clients.
Introduction à l'arbre de décision
- Arbre de décision dans l'apprentissage automatique
- Avantages et inconvénients de la régression de l'arbre de décision dans l'apprentissage automatique
- Arbre de décision en génie logiciel
Implémentation dans des langages de programmation spécifiques
- Julia :
- Classificateurs d’arbres de décision dans Julia
- R. :
- Arbre de décision dans la programmation R
- Arbre de décision pour la régression dans la programmation R
- Classificateurs d'arbre de décision dans la programmation R
- Python :
- Python | Régression d'arbre de décision à l'aide de sklearn
- Python | Implémentation d'un arbre de décision
- Classification de texte à l'aide d'arbres de décision en Python
- Transmission de données catégorielles à l'arbre de décision Sklearn
- MATLAB :
- Comment créer un arbre de décision dans MATLAB ?
Concepts et mesures dans les arbres de décision
- Métrique :
- ML | Impureté Gini et entropie dans l'arbre de décision
- Comment calculer le gain d'informations dans l'arbre de décision ?
- Comment calculer la valeur attendue dans l’arbre de décision ?
- Comment calculer l’erreur de formation dans l’arbre de décision ?
- Comment calculer l'indice de Gini dans l'arbre de décision ?
- Comment calculer l'entropie dans l'arbre de décision ?
- Critères de fractionnement :
- Comment déterminer la meilleure répartition dans l’arbre de décision ?
Algorithmes et variantes d'arbre de décision
- Algorithmes généraux d’arbre de décision :
- Algorithmes d’arbre de décision
- Algorithmes avancés :
- C5.0 Algorithme d’arbre de décision
Analyse comparative et différences
- Avec d'autres modèles :
- ML | Régression logistique vs classification de l'arbre de décision
- Différence entre forêt aléatoire et arbre de décision
- KNN vs arbre de décision dans l'apprentissage automatique
- Arbres de décision, algorithmes de clustering et régression linéaire
- Dans les concepts d’arbre de décision :
- Différence entre la table de décision et l'arbre de décision
- La décision d'achat ou la table de décision
Applications des arbres de décision
- Applications spécifiques :
- Prédiction des maladies cardiaques | Algorithme d'arbre de décision | Vidéos
Optimisation et performances
- Taille et surajustement :
- Élagage des arbres de décision
- Surajustement dans les modèles d'arbre de décision
- Gestion des problèmes de données :
- Gestion des données manquantes dans les modèles d'arbre de décision
- Réglage des hyperparamètres :
- Comment régler un arbre de décision dans le réglage des hyperparamètres
- Évolutivité :
- Évolutivité et induction d’arbres de décision dans l’exploration de données
- Impact de la profondeur :
- Quel est l'impact de la profondeur de l'arbre de décision sur la précision
Ingénierie et sélection des fonctionnalités
- Sélection de fonctionnalités à l'aide de l'arbre de décision
- Résoudre le problème de multicolinéarité avec l'arbre de décision
Visualisations et interprétabilité
- Comment visualiser un arbre de décision à partir d'une forêt aléatoire