« Forêt aléatoire » : différence entre les versions

Version du 8 janvier 2019 à 09:26

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Vocabulaire

Définition

Les forêts d'arbres décisionnels1 (ou forêts aléatoires de l'anglais random forest classifier) 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 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.

La base du calcul repose sur l'apprentissage par arbre de décision. La proposition de Breiman vise à corriger plusieurs inconvénients connus de la méthode initiale, comme la sensibilité des arbres uniques à l'ordre des prédicteurs, en calculant un ensemble de B arbres partiellement indépendants.

Français

forêt d'arbres décisionnels n.f.

forêt d'arbres aléatoire n.f.

forêt aléatoire n.f.

ensemble d’arbres aléatoire n.m.

ensemble d'arbres décisionnels n.m.

Anglais

random forest

Source : Wikipedia IA
source : Wikistats.fr

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 Les forêts d'arbres décisionnels1 (ou forêts aléatoires de l'anglais random forest classifier) 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 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.
-La base du calcul repose sur l'apprentissage par arbre de décision. La proposition de Breiman2 vise à corriger plusieurs inconvénients connus de la méthode initiale, comme la sensibilité des arbres uniques à l'ordre des prédicteurs, en calculant un ensemble de {\displaystyle {B}} {B} arbres partiellement indépendants.
+La base du calcul repose sur l'apprentissage par arbre de décision. La proposition de Breiman vise à corriger plusieurs inconvénients connus de la méthode initiale, comme la sensibilité des arbres uniques à l'ordre des prédicteurs, en calculant un ensemble de '''''B''''' arbres partiellement indépendants.
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