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…
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…
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 et le seuil qui séparent le mieux les observations selon un critère d'impureté : l'entropie ou l'indice de Gini en classification, la variance en régression. La partition est récursive : on divise jusqu'à obtenir des feuilles homogènes ou un critère d'arrêt. Les arbres sont appréciés pour leur interprétabilité (règles lisibles) et leur capacité à capturer des interactions non linéaires. Mais un arbre profond mémorise le bruit : il sur-apprend (overfitting) et généralise mal. On le contrôle par l'élagage (pruning) et des contraintes de profondeur. Les arbres individuels, instables, sont souvent agrégés en forêts aléatoires (random forests) ou en boosting (gradient boosting) pour plus de robustesse. L'arbre de décision est la brique de base des méthodes d'ensemble en data science.
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
Concepts clés à maîtriser
Partition récursive
EssentielCritère d'impureté
EssentielSur-apprentissage
EssentielÉlagage
EssentielAuteurs et références
- 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
Pièges fréquents à éviter
Questions types d'examen
- Qu'est-ce qu'un arbre de décision ?
- Qu'est-ce que la partition récursive ?
- Qu'est-ce que l'indice de Gini ?
- Pourquoi un arbre sur-apprend-il ?
- Qu'est-ce que l'élagage ?
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.
Notions liées à approfondir
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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…
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