Arbres de décision vs forêt aléatoire en ML

Le développement d’algorithmes sophistiqués a complètement changé la façon dont les données sont traitées et les choix sont faits. Avec autant de données en ligne, des outils d’interprétation et d’aide à la décision efficaces sont devenus essentiels. Cependant, choisir la meilleure option peut être difficile, car de nombreuses options sont accessibles. Les idées derrière les arbres de décision et les algorithmes de forêt aléatoire seront abordées dans ce blog, ainsi que la comparaison des deux. Nous examinerons également les avantages des forêts aléatoires par rapport aux arbres de choix.

Un arbre de décision est un modèle qui divise les données de manière récursive en fonction des valeurs de ses caractéristiques pour prévoir une variable cible à l’aide d’une structure arborescente. Pour produire un arbre exact, simple à comprendre et utile à la prise de décision, l’algorithme choisit les fonctionnalités qui offrent le gain d’information le plus significatif ou la meilleure répartition.

Plusieurs arbres de décision sont combinés dans Random Forest, une méthode d’apprentissage d’ensemble, pour augmenter la précision et réduire le surajustement. Tout d’abord, il crée plusieurs arbres de décision, chacun formé sur une collection de caractéristiques et d’échantillons choisis arbitrairement. Ensuite, il combine les prédictions de tous les arbres pour arriver à une prédiction finale. Les forêts aléatoires sont fréquemment utilisées pour les tâches de classification et de régression, principalement lorsque vous travaillez avec des ensembles de données de grande dimension contenant de nombreuses fonctionnalités. Ils rendent le modèle plus robuste et diminuent la variance.

Figure 1 : Forêts aléatoires

Importance de comprendre quand utiliser chaque algorithme

Lorsque l’interprétabilité est cruciale, que l’ensemble de données est petit, que les caractéristiques sont catégorielles ou numériques, qu’il manque des valeurs et que vous avez besoin d’un modèle simple et rapide, les arbres de décision sont une bonne option.

Lorsque vous traitez un ensemble de données étendu et de grande dimension avec de nombreuses fonctionnalités, que vous essayez de réduire le surajustement et d’obtenir des prédictions plus précises, et que vous êtes confronté à un problème de classification ou de régression, Random Forest est une solution appropriée.

Figure 2 : Arbre de décision

Quand utiliser les arbres de décision

• Quand il importe d’être interprétable.
• Quand la collection est modeste.
• Lorsque les caractéristiques sont en nombre ou catégorielles.
• Lorsqu’il y a des nombres vides dans l’ensemble de données.
• Lorsque vous avez besoin d’un modèle rapide et basique

Quand utiliser des forêts aléatoires

• Lorsqu’il s’agit d’un ensemble de données volumineux et multidimensionnel.
• Lorsqu’un jeu de données contient de nombreuses caractéristiques.
• Lorsque vous essayez de réduire le surajustement.
• Lorsque vous avez besoin d’un modèle plus précis.
• Lorsqu’un problème de catégorisation ou de régression survient.

Comparaison des arbres de décision par rapport aux forêts aléatoires

Parce qu’ils nécessitent moins de ressources de calcul pour construire et faire des prédictions, les arbres de décision sont plus rapides que les forêts aléatoires. Ils aident à développer des modèles simples et une analyse exploratoire des données, car ils sont également relativement simples à interpréter. Cependant, les arbres de décision sont susceptibles de surajuster les données et d’être affectés par des anomalies.

Les forêts aléatoires, quant à elles, sont des modèles d’ensemble qui combinent divers arbres de décision ; par conséquent, ils sont plus difficiles à comprendre mais moins sujets au surajustement et aux valeurs aberrantes. Ils prennent plus de temps pour construire le modèle et nécessitent plus de ressources de calcul, mais ils surpassent généralement les arbres de décision en termes de précision, en particulier pour les ensembles de données volumineux et complexes avec de nombreuses fonctionnalités.

Alors que les forêts aléatoires ont du mal avec des modèles de données linéaires, les arbres de décision sont mieux adaptés. La mise en œuvre des arbres de décision est simple, tandis que la construction de forêts aléatoires prend plus de temps en fonction de la taille de l’ensemble de données. Il est simple de visualiser les arbres de décision mais plus difficile de visualiser les forêts aléatoires.

Différences d’approche algorithmique dans les arbres de décision et la forêt aléatoire

Les arbres de décision et les forêts aléatoires sont des algorithmes d’apprentissage automatique guidé, mais leurs méthodes de création de modèles sont différentes. Jusqu’à ce qu’un critère d’arrêt soit satisfait, les arbres de décision divisent de manière récursive l’ensemble de données en groupes plus petits en fonction de la fonctionnalité qui maximise le gain d’informations ou du critère de meilleure répartition. Ensuite, il est possible de faire des prévisions en utilisant l’arborescence résultante. En revanche, les forêts aléatoires combinent de nombreux arbres de décision formés sur des sous-ensembles de données échantillonnés au hasard et un sous-ensemble de fonctionnalités sélectionné au hasard. C’est ce qu’on appelle une approche d’ensemble. Enfin, les prédictions de tous les arbres sont combinées pour produire la prédiction finale, ce qui réduit la possibilité de surajustement et améliore les performances.

Avantages et inconvénients de chaque algorithme

Avantages de l’algorithme d’arbre de décision

1. Procédure simple
2. Les données numériques et catégorielles peuvent être traitées.
3. Plus il y a de preuves, meilleur est le résultat.
4. Vitesse
5. Peut proposer des principes qui ont du sens.
6. Il possède la capacité d’effectuer une classification sans nécessiter beaucoup de calculs.
7. Identifie clairement les domaines les plus critiques pour la catégorisation ou la prédiction.

Inconvénients de l’algorithme d’arbre de décision

1. Peut-être trop en forme
2. Grande procédure de taille
3. Optimisation sans garantie
4. Calculs complexes
5. Déviation élevée
6. Il peut être moins adapté aux tâches d’estimation, en particulier lorsque la détermination de la valeur d’un attribut continu est l’objectif final.
7. Sont plus vulnérables aux erreurs dans les problèmes de catégorisation.
8. La formation peut être coûteuse en calcul.

Avantages de l’algorithme de forêt aléatoire

1. Puissant et très précis.
2. Pas nécessaire de normaliser.
3. Peut exécuter des arbres en parallèle.
4. Gérez plusieurs fonctionnalités à la fois.
5. Peut effectuer des missions de classification et de régression.
6. Produit des prédictions précises qui sont simples à comprendre.

Inconvénients de l’algorithme de forêt aléatoire

1. Ils privilégient des caractéristiques particulières. Parfois.
2. Lent : L’algorithme de forêt aléatoire peut devenir relativement lent et inefficace pour les prédictions en temps réel en raison de l’existence d’un grand nombre d’arbres, ce qui est l’un de ses principaux inconvénients.
3. Ne convient pas pour une utilisation avec des techniques linéaires.
4. Pour les données dimensionnelles étendues, pire.
5. Il serait préférable de choisir des techniques alternatives car la forêt aléatoire est un outil de modélisation prédictif plutôt qu’un outil descriptif, en particulier si vous essayez de décrire les relations dans vos données.

Quand choisir l’algorithme à utiliser entre l’arbre de décision et la forêt aléatoire ?

Tenez compte de la taille et de la complexité de l’ensemble de données, de l’interprétabilité et des performances des modèles, ainsi que du risque de surajustement lors du choix entre les arbres de décision et les forêts aléatoires pour une tâche d’apprentissage supervisé. Alors que les forêts aléatoires conviennent mieux aux problèmes complexes avec de nombreuses fonctionnalités et des exigences de précision plus élevées, les arbres de décision conviennent mieux aux ensembles de données plus petits avec moins de fonctionnalités et une interprétabilité simple. De plus, le surajustement est moins susceptible de se produire en raison de la structure d’ensemble des forêts aléatoires.

Conclusion

En conclusion, le choix entre les arbres de décision et les forêts aléatoires dans l’apprentissage automatique repose sur la taille et la complexité de l’ensemble de données, l’interprétabilité, les performances et les problèmes de surajustement. Alors que les forêts aléatoires conviennent mieux aux problèmes complexes avec de nombreuses fonctionnalités et des exigences de précision élevées, les arbres de décision conviennent mieux aux ensembles de données plus petits et aux problèmes plus simples. Au moment de choisir entre les deux, les exigences et les objectifs uniques du projet doivent être soigneusement pris en compte.