Un examen approfondi des modèles d'arbres de décision : algorithme et discussion des problèmes

L'arbre de décision est un modèle d'apprentissage automatique supervisé qui est entraîné à l'aide de données d'entrée et cibles étiquetées. Il représente le processus de prise de décision à travers une structure arborescente et prend des décisions basées sur les réponses aux groupes de balises/nœuds précédents. L’avantage d’un arbre de décision est qu’il imite le flux logique de la pensée humaine, ce qui rend les résultats et les processus plus faciles à comprendre et à expliquer. Contrairement aux modèles linéaires, les arbres de décision sont capables de gérer des relations non linéaires entre variables. Il est principalement utilisé pour résoudre des problèmes de classification et classer ou classer des objets via des modèles. De plus, en apprentissage automatique, les arbres de décision peuvent également être utilisés pour résoudre des problèmes de régression.

Structure d'un arbre de décision

Un arbre de décision est construit par partitionnement récursif avec la racine de l'arbre en haut. Le nœud racine contient toutes les données d'entraînement. À partir du nœud racine, chaque nœud peut être divisé en nœuds enfants gauche et droit. Les nœuds feuilles sont des nœuds d'extrémité sans autres divisions et sont également appelés nœuds de décision.

Algorithme d'arbre de décision

Algorithme CART

CART (Classification and Regression Trees) est un algorithme d'arbre de décision utilisé pour gérer les tâches de classification et de régression. Les arbres de décision fonctionnent en divisant les nœuds en nœuds enfants en fonction des valeurs seuils des attributs. CART utilise l'indice de Gini et la réduction de la variance comme indicateurs pour déterminer le seuil de fractionnement. Pour les arbres de classification et de régression, CART utilise le coefficient de Gini pour mesurer la pureté de l'ensemble de données et met en œuvre la classification en divisant l'arbre de décision. L'algorithme CART convient également aux fonctionnalités multi-classes. Pour les arbres de décision de régression, l'erreur quadratique moyenne à variance réduite est utilisée comme critère de sélection des caractéristiques, et la valeur moyenne de chaque nœud feuille est utilisée pour minimiser la perte L2. Par conséquent, l'algorithme CART peut sélectionner le meilleur point de partage en fonction des caractéristiques des données d'entrée et construire un modèle d'arbre de décision avec une bonne capacité de généralisation.

Algorithme ID3

ID3 est un algorithme d'arbre de décision de classification basé sur une stratégie gloutonne, qui construit un arbre de décision en sélectionnant les meilleures caractéristiques qui produisent un gain d'information maximal ou une entropie minimale. À chaque itération, l'algorithme ID3 divise les fonctionnalités en deux groupes ou plus. Généralement, l'algorithme ID3 convient aux problèmes de classification sans variables continues.

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Problème de surajustement de l'arbre de décision

Le surajustement signifie que le modèle met trop l'accent sur les caractéristiques des données d'entraînement, ce qui entraîne d'éventuelles inexactitudes lors de la rencontre de nouvelles données ou de la prédiction de résultats futurs. Afin de mieux ajuster les données d'entraînement, le modèle peut générer trop de nœuds, ce qui rend l'arbre de décision trop complexe à interpréter. Bien que les arbres de décision fonctionnent bien pour prédire les données d'entraînement, leurs prédictions sur les nouvelles données peuvent être inexactes. Par conséquent, le surajustement doit être résolu en ajustant les paramètres du modèle, en augmentant la quantité de données d'entraînement ou en utilisant des techniques de régularisation.

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