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Machine Learning · L3

Les arbres de décision : prédire par partitions successives (L3 Data économie)

Un arbre de décision est un modèle d'apprentissage supervisé qui prédit une variable cible en partitionnant l'espace des données par une série de règles binaires. En L3 du parcours data…

Arbre de décision classant un risque de défaut à partir du revenu et du taux d'endettement.
Chaque nœud choisit une coupure qui homogénéise les feuilles, au risque de surajuster si l'arbre devient trop profond.
0 questions Corrections détaillées Niveau L3
14 min de cours 7 sections Avancé
1 Introduction 14 min restant
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Arbres De Decision

Un arbre de décision est un modèle d'apprentissage supervisé qui prédit une variable cible en partitionnant l'espace des données par une série de règles binaires. En L3 du parcours data pour économistes, dans le cours de machine learning, les QCM CampusQCM testent ce modèle intuitif. À chaque nœud, l'algorithme choisit la variable…

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Objectifs d'apprentissage

  • Définir l'arbre de décision
  • Comprendre la partition récursive
  • Maîtriser entropie et indice de Gini
  • Identifier le risque de sur-apprentissage
  • Comprendre l'élagage et les méthodes d'ensemble
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Concepts clés à maîtriser

Partition récursive

Essentiel
Division successive des données par règles binaires aux nœuds.
Une suite de questions oui/non.
QCM : partition récursive.

Critère d'impureté

Essentiel
Mesure d'hétérogénéité d'un nœud : entropie, Gini, variance.
Choisir la coupe qui rend les groupes les plus purs.
QCM : entropie Gini.

Sur-apprentissage

Essentiel
Un arbre profond mémorise le bruit et généralise mal.
Trop précis sur l'échantillon, mauvais ailleurs.
QCM : overfitting arbre.

Élagage

Essentiel
Réduction de l'arbre pour limiter le sur-apprentissage.
Couper les branches inutiles.
QCM : élagage pruning.
Schema
Arbre de décision de risque de défaut avec coupures sur l'endettement, le revenu et les retards.
Exemple : classer un risque de défautUne prédiction suit un chemin de la racine à une feuille ; la probabilité de classe est estimée à partir des observations de cette feuille.
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Auteurs et références

Leo Breiman Classification and Regression Trees
Trevor Hastie, Robert Tibshirani et Jerome Friedman The Elements of Statistical Learning
Ross Quinlan Induction of Decision Trees
Gareth James et al. An Introduction to Statistical Learning
  • Breiman, L.; Friedman, J.; Olshen, R.; Stone, C. (1984) — Classification and Regression Trees, Wadsworth
  • Quinlan, J. R. (1986) — Induction of Decision Trees, Machine Learning
  • Hastie, T.; Tibshirani, R.; Friedman, J. (2009) — The Elements of Statistical Learning, Springer
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Pièges fréquents à éviter

Erreur Laisser l'arbre croître sans limite
Pourquoi Il sur-apprend et généralise mal sur de nouvelles données.
Solution Élaguer et limiter la profondeur.
Erreur Confondre entropie et indice de Gini avec des erreurs de prédiction
Pourquoi Ce sont des mesures d'impureté servant à choisir les coupes.
Solution Impureté = critère de division, pas score final.
Erreur Croire qu'un arbre seul est robuste
Pourquoi Un arbre est instable ; les forêts et le boosting l'améliorent.
Solution Agréger via random forest ou boosting.
Schema
Courbes d'erreur d'entraînement et de validation selon la profondeur d'un arbre.
Profondeur de l'arbre et généralisationLimiter la profondeur, le nombre minimal d'observations par feuille ou élaguer l'arbre contrôle sa variance.
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Questions types d'examen

  1. Qu'est-ce qu'un arbre de décision ?
  2. Qu'est-ce que la partition récursive ?
  3. Qu'est-ce que l'indice de Gini ?
  4. Pourquoi un arbre sur-apprend-il ?
  5. Qu'est-ce que l'élagage ?
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À retenir

Un arbre de décision prédit par partitions binaires successives, en choisissant les coupes qui minimisent l'impureté (entropie, Gini, variance). Interprétable mais sujet au sur-apprentissage, il se contrôle par l'élagage et s'agrège en forêts aléatoires ou boosting. L'examinateur attend l'impureté, l'overfitting et l'élagage.

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Questions fréquentes

Qu'est-ce que Arbres De Decision en Machine Learning ?

Un arbre de décision est un modèle d'apprentissage supervisé qui prédit une variable cible en partitionnant l'espace des données par une série de règles binaires. En L3 du parcours data pour économistes, dans le cours de machine learning, les QCM…

Combien de questions sont disponibles ?

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Comment réviser Arbres De Decision efficacement ?

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Ce QCM est-il adapté au programme de L3 ?

Oui, nos questions correspondent au programme officiel de L3 du cursus Data econometrie avancee.

Les QCM fonctionnent-ils sur mobile ?

Oui, CampusQCM est entièrement optimisé pour smartphones et tablettes. Révisez Arbres De Decision où que vous soyez, vos scores se synchronisent entre vos appareils.

Les QCM sont-ils gratuits ?

Oui, tous nos QCM sont entièrement gratuits. Créer un compte vous permet de sauvegarder vos scores et suivre votre progression, mais ce n'est pas obligatoire.

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