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Algorithme de classification composé de nombreux arbres de décisions. Formellement proposé en 2001 par Leo Breiman et Adèle Cutler, il fait partie des techniques d'apprentissage automatique. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de '''[[ré-échantillonnage avec remise ensembliste]]''' (''bagging''). L'algorithme des forêts d'arbres décisionnels effectue un apprentissage sur de multiples arbres de décision entraînés sur des sous-ensembles de données légèrement différents. | Algorithme de classification composé de nombreux arbres de décisions. Formellement proposé en 2001 par Leo Breiman et Adèle Cutler, il fait partie des techniques d'apprentissage automatique. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de '''[[ré-échantillonnage avec remise ensembliste]]''' (''bagging''). L'algorithme des forêts d'arbres décisionnels effectue un apprentissage sur de multiples arbres de décision entraînés sur des sous-ensembles de données légèrement différents. | ||
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Version du 6 mai 2020 à 21:15
Définition
Algorithme de classification composé de nombreux arbres de décisions. Formellement proposé en 2001 par Leo Breiman et Adèle Cutler, il fait partie des techniques d'apprentissage automatique. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de ré-échantillonnage avec remise ensembliste (bagging). L'algorithme des forêts d'arbres décisionnels effectue un apprentissage sur de multiples arbres de décision entraînés sur des sous-ensembles de données légèrement différents.
Français
forêt aléatoire nom fém.
forêt d'arbres décisionnels loc. nom. fém.
ensemble d'arbres décisionnels loc. nom masc.
ensemble d’arbres aléatoire loc. nom. masc.
Anglais
random forest
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
