« Forêt aléatoire » : différence entre les versions

Dernière version du 7 février 2024 à 19:05

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

forêt d'arbres décisionnels

forêt d'arbres aléatoire

ensemble d'arbres décisionnels

ensemble d’arbres aléatoire

Anglais

random forest

Sources

Source : Wikipedia, Forêt d'arbres décisionnels.

Source : Wikistats, Agrégation de modèles.

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-__NOTOC__
+==Définition==
-== Domaine ==
+'''[[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.
-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]
-[[Category:Vocabulaire]]<br />
-[[Category:wikistats]]
-[[Category:Scotty2]]
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-== Définition ==
+==Français==
+'''forêt aléatoire '''
-Les forêts aléatoires (de l'anglais ''random forest classifier'') aussi appelées forêts d'arbres décisionnels, ont été formellement proposées en 2001 par Leo Breiman et Adèle Cutler. Elles font partie des techniques d'apprentissage automatique. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de mise en grappe (''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.
+'''forêt d'arbres décisionnels'''
-<br />
+'''forêt d'arbres aléatoire'''
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-== Français ==
+'''ensemble d'arbres décisionnels'''
-===forêt aléatoire n.f.===
-===forêt d'arbres décisionnels n.f.===
-===ensemble d'arbres décisionnels n.m.===
-===ensemble d’arbres aléatoire n.m.===
-<br />
+'''ensemble d’arbres aléatoire'''
-<br />
-== Anglais ==
+==Anglais==
-=== random forest ===
+''' random forest '''
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+==Sources==
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-[https://fr.wikipedia.org/wiki/For%C3%AAt_d%27arbres_d%C3%A9cisionnels        ''Source : Wikipedia IA '' ]
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-[http://wikistat.fr/pdf/st-m-app-agreg.pdf source : Wikistats.fr ]
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+[https://fr.wikipedia.org/wiki/For%C3%AAt_d%27arbres_d%C3%A9cisionnels   Source : Wikipedia, ''Forêt d'arbres décisionnels''.]
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+[http://wikistat.fr/pdf/st-m-app-agreg.pdf   Source : Wikistats, ''Agrégation de modèles''.]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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