« Forêt aléatoire » : différence entre les versions

Version du 7 février 2019 à 20:43

Domaine

Vocabulaire

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Définition

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.

Français

forêt aléatoire n.f.

forêt d'arbres décisionnels n.f.

forêt d'arbres aléatoire n.f.

ensemble d'arbres décisionnels n.m.

ensemble d’arbres aléatoire n.m.

Anglais

random forest

Source : Wikipedia IA
source : Wikistats.fr

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 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.
-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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