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Arbres de décision et stimulation

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Dans cours

EE-311: Apprentissage et intelligence artificielle

Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux. ...

Description

Cette séance de cours couvre les arbres de décision dans l'apprentissage automatique, expliquant comment ils formalisent des stratégies pour les processus de prise de décision. Il se penche sur le partitionnement récursif de l'espace des caractéristiques, le processus de poser des questions pour faire des prédictions, et les critères d'impureté utilisés pour diviser les nœuds. L'instructeur discute également de la flexibilité et des limites des arbres de décision, y compris leur susceptibilité au bruit dans les données. En outre, la séance de cours introduit boosting comme une méthode pour combiner plusieurs prédicteurs séquentiellement, en se concentrant sur l'algorithme Adaboost et son application dans le renforcement de gradient. Des exemples pratiques et des algorithmes tels que le CART et les forêts aléatoires sont également explorés.

Enseignant·e·s (2)

Michael Stefan Daniel Liebling

Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Christian Jaques, Olivia Mariani, Adrian Shajkofci, François Thierry M Marelli Cours Apprentissage et intelligence artificielle EE-311 Ce cours présente une vue générale des techniques d'apprentissage automatique, passant en revue les algorithmes, le formalisme théorique et les protocoles expérimentaux.

François Fleuret

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Arbre de décision (apprentissage)

Concepts associés (30)

Gradient boosting

Gradient boosting is a machine learning technique used in regression and classification tasks, among others. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees. When a decision tree is the weak learner, the resulting algorithm is called gradient-boosted trees; it usually outperforms random forest.

Arbre de décision

vignette| Arbre de décision Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape. L'arbre de décision est un outil utilisé dans des domaines variés tels que la sécurité, la fouille de données, la médecine, etc. Il a l'avantage d'être lisible et rapide à exécuter.

Decision tree pruning

Pruning is a data compression technique in machine learning and search algorithms that reduces the size of decision trees by removing sections of the tree that are non-critical and redundant to classify instances. Pruning reduces the complexity of the final classifier, and hence improves predictive accuracy by the reduction of overfitting. One of the questions that arises in a decision tree algorithm is the optimal size of the final tree. A tree that is too large risks overfitting the training data and poorly generalizing to new samples.

Arbre de décision (apprentissage)

L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.

Boosting

Le boosting est un domaine de l'apprentissage automatique (branche de l'intelligence artificielle). C'est un principe qui regroupe de nombreux algorithmes qui s'appuient sur des ensembles de classifieurs binaires : le boosting optimise leurs performances. Le principe est issu de la combinaison de classifieurs (appelés également hypothèses). Par itérations successives, la connaissance d'un classifieur faible - weak classifier - est ajoutée au classifieur final - strong classifier.

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Séances de cours associées (64)

Classifications structurées: Arbres de décision et renforcement

Explore les arbres de décision, l'élimination excessive, les techniques stimulantes et leurs applications pratiques dans la modélisation prédictive.

Méthodes de l'ensemble : Forêts aléatoires

Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.

Arbres de décision et forêts aléatoires: concepts et applications

Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.

Forêts décisionnelles : structure et formation

Couvre les forêts de décision, la formation, les apprenants faibles, l'entropie, la stimulation, l'estimation de pose 3D et les applications pratiques.

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Explore les arbres de décision, la sélection des attributs, le compromis biais-variance et les méthodes d'ensemble dans l'apprentissage automatique.

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Gradient boosting

Arbre de décision

Decision tree pruning

Arbre de décision (apprentissage)

Boosting

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