🚀 𝗥𝗔𝗡𝗗𝗢𝗠 𝗙𝗢𝗥𝗘𝗦𝗧 : 𝗟’𝗔𝗟𝗚𝗢𝗥𝗜𝗧𝗛𝗠𝗘 𝗤𝗨𝗜 𝗙𝗔𝗜𝗧 𝗣𝗔𝗥𝗟𝗘𝗥 𝗟𝗘𝗦 𝗔𝗥𝗕𝗥𝗘𝗦
En Machine Learning, un seul modèle peut se tromper. Mais plusieurs modèles bien combinés peuvent devenir très puissants. C’est exactement le principe du Random Forest. Random Forest est une méthode d’apprentissage automatique qui construit plusieurs arbres de décision sur différents échantillons de données. Chaque arbre donne sa prédiction. Ensuite, le modèle prend une décision finale : vote majoritaire pour la classification moyenne des prédictions pour la régression Ce qui rend Random Forest très efficace, c’est sa capacité à : réduire le surapprentissage améliorer la précision des prédictions gérer beaucoup de variables résister au bruit et aux valeurs aberrantes identifier les variables les plus importantes Son secret repose sur deux idées simples : Bootstrap Sampling : créer plusieurs échantillons aléatoires à partir des données. Random Feature Selection : sélectionner aléatoirement certaines variables à chaque séparation de l’arbre. Résultat : les arbres sont différents...
