Élagage des Arbres de Décision

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Questions and Answers

Qu'est-ce qu'un arbre de décision?

Un algorithme d'apprentissage supervisé (correct)

Un modèle de régression linéaire

Un modèle de clustering

Un algorithme d'apprentissage non supervisé

Quel est le nom du nœud initial au début d'un arbre de décision?

Nœud parent

Nœud feuille

Nœud racine (correct)

Nœud de décision

Quels sont les nœuds qui résultent du fractionnement des nœuds racines dans un arbre de décision?

Nœuds feuilles

Nœuds enfants

Nœuds parents

Nœuds de décision (correct)

Quel est le nom des nœuds où une division ultérieure n'est pas possible dans un arbre de décision?

Nœuds feuilles Signup and view all the answers

Qu'est-ce qu'un branch ou sous-arbre dans un arbre de décision?

Un sous-section d'un arbre de décision Signup and view all the answers

Quels sont les sous-nœuds qui émergent d'un nœud parent dans un arbre de décision?

Nœuds enfants Signup and view all the answers

Quel est le but principal de l'élagage dans les arbres de décision?

Réduire la complexité de l'arbre de décision Signup and view all the answers

Quel est le nom de la méthode qui consiste à élaguer l'arbre avant qu'il n'atteigne sa profondeur maximale?

Pre-pruning Signup and view all the answers

Quel est le paramètre qui permet de limiter la profondeur maximale de l'arbre de décision?

max_depth Signup and view all the answers

Quelle est la formule utilisée pour mesurer l'impureté d'un nœud dans un arbre de décision?

Gini Signup and view all the answers

Quel est le but de la méthode de post-pruning?

Supprimer les nœuds qui ne changent que peu le score de classification Signup and view all the answers

Quel est le nom de la mesure qui évalue l'incertitude d'un ensemble de données?

Entropy Signup and view all the answers

Quel est le critère utilisé en pratique pour mesurer l'impureté d'un nœud dans un arbre de décision ?

Indice de Gini Signup and view all the answers

Quel est le problème lié à la sensibilité lors de la recherche du meilleur split pour chaque caractéristique ?

Problème de sensibilité Signup and view all the answers

Qu'est-ce que l'entropie mesure dans un arbre de décision ?

L'impureté d'un nœud Signup and view all the answers

Quel est le but du pruning dans un arbre de décision ?

Réduire le sur-apprentissage Signup and view all the answers

Quelle est la différence clé entre l'entropie et l'indice de Gini ?

L'entropie est utilisée pour les problèmes de classification binaire, tandis que l'indice de Gini est utilisé pour les problèmes de classification multiclasse Signup and view all the answers

Quels sont les deux types de pruning dans un arbre de décision ?

Pre-pruning et post-pruning Signup and view all the answers

Quel est le type d'algorithme utilisé par les arbres de décision?

Apprentissage supervisé Signup and view all the answers

Quel est le nom du nœud qui divise en sous-nœuds?

Nœud parent Signup and view all the answers

Quel est le résultat final d'un arbre de décision?

Un nœud feuille Signup and view all the answers

Qu'est-ce que représente une branche dans un arbre de décision?

Une sous-section d'un arbre de décision Signup and view all the answers

Quel est le but principal d'un arbre de décision?

De fournir des modèles faciles à comprendre Signup and view all the answers

Quel type de tâche peut être résolue par un arbre de décision?

Toutes les réponses ci-dessus Signup and view all the answers

Quelle est la principale utilisation des arbres de décision?

Pour de la classification Signup and view all the answers

Quel est l'avantage des arbres de décision?

Ils sont très expressifs Signup and view all the answers

Quel est le problème lié à la structure des arbres de décision?

Ils sont peu interprétables Signup and view all the answers

Quel est le nom des nœuds qui résultent du fractionnement des nœuds racines dans un arbre de décision?

Nœuds Signup and view all the answers

Quel est le rôle des feuilles dans un arbre de décision?

D'assigner une classe majoritaire Signup and view all the answers

Quel est le but des arbres de décision dans les compétitions Kaggle?

De servir de base pour d'autres modèles de machine learning Signup and view all the answers

Quel est le problème que peut créer l'optimisation lors des classes déséquilibrées?

La sous-représentation de la classe minoritaire Signup and view all the answers

Quel est l'avantage de mettre un poids plus important aux éléments de la classe minoritaire?

Éviter la surreprésentation de la classe majoritaire Signup and view all the answers

Qu'est-ce que les variables en haut de l'arbre de décision reflètent?

L'importance des caractéristiques Signup and view all the answers

Quel est le problème lié à la présence de nombreux arbres profonds dans un modèle d'arbre de décision?

La difficulté à interpréter les résultats Signup and view all the answers

Quel est le but de la méthode Random Forest?

Améliorer la précision des prédictions en utilisant des arbres de décision individuels Signup and view all the answers

Quel est l'avantage de l'utilisation du calcul en parallèle dans les arbres de décision?

Accélérer l'optimisation Signup and view all the answers

Quel est le critère qui prend en compte le nombre d'échantillons dans une feuille?

Critère sur le nombre de samples au niveau de la feuille Signup and view all the answers

Quel type de features peut gérer un arbre de décision en plus des numériques?

Catégorielles et booléennes Signup and view all the answers

Quel est le problème lié à la recherche du meilleur split pour chaque caractéristique?

Sensibilité Signup and view all the answers

Pourquoi est-il important de trouver le meilleur seuil pour les features?

Pour améliorer la précision de l'arbre de décision Signup and view all the answers

Quel est le but de mixer les différents critères dans un arbre de décision?

Améliorer la précision de l'arbre Signup and view all the answers

Quel est le problème lié à avoir énormément de features?

Chronophagie Signup and view all the answers

Pourquoi est-il important d'éviter le sur-apprentissage dans un arbre de décision?

Pour éviter que le modèle ne soit trop spécifique aux données d'entraînement Signup and view all the answers

Quel est l'avantage de l'indice de Gini par rapport à l'entropie?

Il est plus facile à calculer Signup and view all the answers

Quel est le nom de la méthode qui consiste à prendre un seul seuil aléatoire pour chaque caractéristique?

Idée aléatoire Signup and view all the answers

Quel est le but de la méthode de pré-pruning?

Éviter le sur-apprentissage en élaguant l'arbre avant qu'il n'atteigne sa profondeur maximale Signup and view all the answers

Quel est le problème lié à la recherche du meilleur split pour chaque caractéristique?

La sensibilité des données Signup and view all the answers

Quel est le critère utilisé pour décider si un split est utile dans un arbre de décision?

Si l'entropie diminue Signup and view all the answers

Study Notes

Amélioration des performances de l'arbre de décision

L'élagage permet d'améliorer les performances de l'arbre de décision en supprimant les nœuds ou sous-nœuds qui ne sont pas significatifs.
Il supprime également les branches qui ont une très faible importance.

Méthodes d'élagage

Il existe deux façons de tailler : Pre-pruning (Pré-taillage) et Post-pruning (Post-élagage).
Pre-pruning : nous pouvons arrêter la croissance de l'arbre plus tôt, ce qui signifie que nous pouvons élaguer/supprimer/couper un nœud s'il a peu d'importance lors de la croissance de l'arbre.
Post-pruning : une fois que notre arbre a atteint sa profondeur, nous pouvons commencer à tailler les nœuds en fonction de leur importance.

Paramètres pour limiter la croissance

max_depth : Limiter la profondeur max de l'arbre.
min_samples_split : Limiter le nombre de sample avant de faire un split.
min_samples_leaf : Après un split, il doit y avoir plus de min_samples_leaf dans chaque feuille.

Post-pruning

Réduire l'arbre a posteriori en utilisant la loss entropy/gini avec le nombre de nœud terminaux et un paramètre de régularisation.
Supprime ensuite les nœuds qui ne changent que peu le score de classification.

Arbre de décision

Un arbre de décision est un algorithme d'apprentissage supervisé.
Les arbres de décision sont utilisés pour les tâches de classification et de régression, fournissant des modèles faciles à comprendre.
Ils ont une structure arborescente hiérarchique de nœuds.

Terminologie

Nœud racine/sommet : nœud initial au début d'un arbre de décision.
Nœuds de décision : Nœuds résultant du fractionnement (split) des nœuds racines.
Nœuds feuilles ou terminaux : nœuds où une division ultérieure n'est pas possible, indiquant la classification ou le résultat final.
Branch or Sub tree (Sous-arbre) : sous-section d'un arbre de décision.
Nœud parent et enfants : Un nœud divisé en sous-nœuds est appelé nœud parent, et les sous-nœuds qui en émergent sont appelés nœuds enfants (ou fils).

Trouver le meilleur split

Idée simple : Faire des intervalles.
Idée maligne et plus rapide : Prendre les seuils endroits il y a une alternance des deux classes.
Idée encore plus simple : Prendre un seuil aléatoire.

Sortie multiple

Chaque feuille stocke k valeurs au lieu de 2 (nombre de classes).
Changement du critère pour tenir compte de k classes.

Critères de classification

Loss de classification.
Entropy.
Index de Gini (pureté).

Sur-apprentissage

Le sur-apprentissage risque d'être encore plus présent avec l'arbre de décision.
Deux méthodes de pruning pour éviter le sur-apprentissage : Pre-pruning et Post-pruning.

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Description

Découvrez les différents types d'élagage pour améliorer les performances des arbres de décision, notamment le pré-taillage et le post-élagage.

Élagage des Arbres de Décision

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Qu'est-ce qu'un arbre de décision?

Quel est le nom du nœud initial au début d'un arbre de décision?

Quels sont les nœuds qui résultent du fractionnement des nœuds racines dans un arbre de décision?

Quel est le nom des nœuds où une division ultérieure n'est pas possible dans un arbre de décision?

Qu'est-ce qu'un branch ou sous-arbre dans un arbre de décision?

Quels sont les sous-nœuds qui émergent d'un nœud parent dans un arbre de décision?

Quel est le but principal de l'élagage dans les arbres de décision?

Quel est le nom de la méthode qui consiste à élaguer l'arbre avant qu'il n'atteigne sa profondeur maximale?

Quel est le paramètre qui permet de limiter la profondeur maximale de l'arbre de décision?

Quelle est la formule utilisée pour mesurer l'impureté d'un nœud dans un arbre de décision?

Quel est le but de la méthode de post-pruning?

Quel est le nom de la mesure qui évalue l'incertitude d'un ensemble de données?

Quel est le critère utilisé en pratique pour mesurer l'impureté d'un nœud dans un arbre de décision ?

Quel est le problème lié à la sensibilité lors de la recherche du meilleur split pour chaque caractéristique ?

Qu'est-ce que l'entropie mesure dans un arbre de décision ?

Quel est le but du pruning dans un arbre de décision ?

Quelle est la différence clé entre l'entropie et l'indice de Gini ?

Quels sont les deux types de pruning dans un arbre de décision ?

Quel est le type d'algorithme utilisé par les arbres de décision?

Quel est le nom du nœud qui divise en sous-nœuds?

Quel est le résultat final d'un arbre de décision?

Qu'est-ce que représente une branche dans un arbre de décision?

Quel est le but principal d'un arbre de décision?

Quel type de tâche peut être résolue par un arbre de décision?

Quelle est la principale utilisation des arbres de décision?

Quel est l'avantage des arbres de décision?

Quel est le problème lié à la structure des arbres de décision?

Quel est le nom des nœuds qui résultent du fractionnement des nœuds racines dans un arbre de décision?

Quel est le rôle des feuilles dans un arbre de décision?

Quel est le but des arbres de décision dans les compétitions Kaggle?

Quel est le problème que peut créer l'optimisation lors des classes déséquilibrées?

Quel est l'avantage de mettre un poids plus important aux éléments de la classe minoritaire?

Qu'est-ce que les variables en haut de l'arbre de décision reflètent?

Quel est le problème lié à la présence de nombreux arbres profonds dans un modèle d'arbre de décision?

Quel est le but de la méthode Random Forest?

Quel est l'avantage de l'utilisation du calcul en parallèle dans les arbres de décision?

Quel est le critère qui prend en compte le nombre d'échantillons dans une feuille?

Quel type de features peut gérer un arbre de décision en plus des numériques?

Quel est le problème lié à la recherche du meilleur split pour chaque caractéristique?

Pourquoi est-il important de trouver le meilleur seuil pour les features?

Quel est le but de mixer les différents critères dans un arbre de décision?

Quel est le problème lié à avoir énormément de features?

Pourquoi est-il important d'éviter le sur-apprentissage dans un arbre de décision?

Quel est l'avantage de l'indice de Gini par rapport à l'entropie?

Quel est le nom de la méthode qui consiste à prendre un seul seuil aléatoire pour chaque caractéristique?

Quel est le but de la méthode de pré-pruning?

Quel est le problème lié à la recherche du meilleur split pour chaque caractéristique?

Quel est le critère utilisé pour décider si un split est utile dans un arbre de décision?

Study Notes

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