Comment fonctionne la forêt aléatoire et comment les arbres sont-ils construits dans l'ensemble?

La forêt aléatoire est une méthode d'apprentissage automatique en ensemble qui construit plusieurs arbres de décision et combine leurs prédictions pour améliorer la précision et la robustesse du modèle.

Comment sont construits les arbres :

• Pour chaque arbre, un sous-échantillon d'objets de l'échantillon d'entraînement est sélectionné aléatoirement avec remise (bootstrap).
• Lors de la construction de chaque nœud, un sous-ensemble aléatoire de caractéristiques est choisi, parmi lesquelles la meilleure est sélectionnée pour la division.
• L'arbre est construit jusqu'à une profondeur donnée ou jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit atteint (par exemple, un nombre minimum d'objets dans une feuille).

Comment fonctionne l'ensemble :

• Pour la classification, la décision finale est prise par majorité de votes des arbres.
• Pour la régression, la moyenne des prédictions de tous les arbres est utilisée.

Cette approche réduit le surapprentissage, car les arbres sont entraînés sur différentes sous-ensembles et utilisent différentes caractéristiques, ce qui augmente la capacité de généralisation du modèle.