6. Que-est ce que c'est un arbre de décision? - Introduction

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Aujourd'hui nous allons expliquer l'arbre de décision - un algorithme basique du Machine Learning. Un arbre de décision a de nombreuses analogies dans la vie réelle et il s'avère qu'il a influencé un vaste domaine de l'apprentissage automatique, permettant à la fois de résoudre des problèmes de classification et de régression. En analyse décisionnelle, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter visuellement et explicitement les décisions.



Chaque arbre possède un nœud racine (root node) qui correspond à une question, par lequel passent les entrées. Ce nœud racine est ensuite divisé en ensembles de nœuds de décision (decision node) où les résultats et les observations sont basés sur des conditions. Si un nœud ne se divise pas en d'autres nœuds, il est appelé une feuille qui ensuite contiendra la réponse à notre question.

Une sous-section d'un arbre décisionnel est appelée une branche (branch).


Cela peut être visualiser avec l'aide de schéma :






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