L’apprentissage machine devient de plus en plus sophistiqué. A tel point qu’il peut aussi aider à la prise de décision. Un arbre de décision est essentiellement une présentation de divers résultats associés à une série de choix liés les uns aux autres. Les organisations et les individus peuvent l’utiliser pour pondérer leurs actions en fonction de multiples facteurs tels que les avantages, les probabilités et les coûts. Vous pouvez utiliser un arbre de décision en python pour élaborer des algorithmes permettant de prédire le choix le plus favorable ou de mener des discussions non formelles.

Les mineurs de données utilisent cet outil assez fréquemment pour en tirer des stratégies permettant d’atteindre divers objectifs. Cependant, vous constaterez que l’apprentissage machine est le domaine où l’utilisation d’un arbre de décision est la plus répandue. En général, un arbre de décision commence par un nœud. Il peut se ramifier en de nombreux résultats. Chaque résultat entraîne l’ajout de nœuds qui se ramifient en plus de possibilités, ce qui lui donne une forme similaire à celle d’un arbre.

Quels sont les différents nœuds d’un arbre de décision ?

Un arbre décisionnel comporte trois types de nœuds : les nœuds de décision, les nœuds finaux et les nœuds aléatoires. Les nœuds aléatoires représentent un cercle – ils mettent en évidence les probabilités d’un résultat particulier. La forme carrée représente le nœud de décision – elle indique un choix à faire. Enfin, le nœud final représente le résultat d’une décision.

Exemple d’analyse d’un arbre de décision

Vous pouvez réduire les risques et maximiser les chances d’atteindre les résultats souhaités en calculant la valeur ou l’utilité prévue de chaque choix sur l’arbre. Si vous voulez calculer l’utilité prévue d’un choix, soustrayez le coût de cette décision des bénéfices attendus. Les bénéfices escomptés sont proportionnels à la valeur globale de chaque résultat qui pourrait découler de cette option.

Lorsque vous essayez de trouver un résultat souhaitable, il est essentiel de tenir compte des préférences du décideur en matière d’utilité. Par exemple, certains sont prêts à prendre des risques pour obtenir des avantages importants, tandis que d’autres veulent prendre le moins de risques possible.

Ainsi, lorsque vous utilisez votre arbre de décision avec son modèle de probabilité, il peut s’avérer utile pour calculer la probabilité conditionnelle d’un événement. Il peut également être idéal pour déterminer si un événement se produira en fonction d’autres événements. Par conséquent, vous devez commencer par un événement initial et suivre son chemin jusqu’à l’événement que vous visez. Ensuite, vous devez multiplier la probabilité de chaque événement pour obtenir les résultats.

Dans de tels cas, vous pouvez utiliser un arbre de décision sous la forme d’un diagramme en arbre classique qui cartographie les probabilités de divers événements, comme par exemple lancer les dés deux fois.

Comprendre l’algorithme de l’arbre de décision

L’algorithme d’un arbre de décision en python appartient à un groupe d’algorithmes supervisés. De plus, contrairement à la plupart des algorithmes d’apprentissage supervisé, vous pouvez utiliser l’algorithme d’un arbre de décision pour résoudre des problèmes de classification et de régression.

Encore une fois, le but premier d’un arbre de décision pour développer un modèle d’apprentissage est de prédire la valeur ou la classe d’une cible en comprenant les règles de décision fondamentales prises à partir de données plus anciennes, que les programmeurs appellent également données d’apprentissage.

Commencez par la racine de l’arbre lorsque vous essayez de prédire l’étiquette de classe d’un enregistrement et comparez la valeur de l’attribut de la racine avec la caractéristique de l’enregistrement. Pour la comparaison, suivez la branche qui correspond à sa valeur, après quoi vous pouvez passer à l’autre nœud.

Combien y a-t-il de types d’arbres de décision ?

Les types d’arbres de décision dépendent des variables cibles. Il existe deux types d’arbres de décision :

• Arbre de décision à variables continues
• Arbre de décision à variables catégorielles

Par exemple, nous devons prévoir si une personne remboursera sa prime de renouvellement par l’intermédiaire de sa compagnie d’assurance. Ce que nous savons dans ce scénario, c’est que le revenu du client est une variable massive.

Cependant, le service d’assurance ne dispose pas de toutes les informations sur le client. La plupart d’entre vous savent que cette variable est essentielle. Nous pouvons donc élaborer un arbre de décision pour prédire le revenu d’un client au moyen d’autres variables comme les produits et la profession. Nous allons surtout spéculer sur les valeurs des variables continues.

 

Quels sont les avantages et les inconvénients d’un arbre de décision ?

Les points forts

• Les arbres de décision donnent une idée claire des domaines critiques pour la classification ou la prévision
• Un arbre de décision est capable de traiter des variables catégorielles et continues
• Ils ne nécessitent pas de calculs excessifs pour effectuer les classifications
• Ces arbres peuvent générer des règles facilement compréhensibles

Les faiblesses

• Les erreurs sont assez fréquentes dans les arbres de décision, en particulier lorsqu’il s’agit de problèmes de classification et d’exemples de formation
  Les arbres de décision ne sont pas une option idéale si vous créez des tâches d’estimation pour prédire la valeur d’un attribut continu
• La formation d’un arbre de décision peut être assez coûteuse en termes de calcul. Vous devez trier le champ de crachement de chaque nœud candidat pour déterminer la répartition la plus favorable. Certains algorithmes utilisent des combinaisons qui nécessitent une recherche approfondie pour déterminer les poids de combinaison appropriés.
• L’élagage des algorithmes est assez coûteux, principalement parce que vous devez comparer et former les sous-arbres.

Terminologies essentielles des arbres de décision

Nœuds d’enfants et de parents

Tout nœud qui se divise en sous-nœuds est également connu sous le nom de nœud parent. Les sous-nœuds, en revanche, sont les nœuds enfants.

Sous-arbre/branche

La sous-section de la section d’un arbre de décision est son sous-arbre ou sa branche.

Élagage

L’élagage est le processus par lequel on réduit la taille de l’arbre de décision en enlevant les nœuds.

Nœud terminal/lame

Les nœuds Feuille ou Terminal n’ont pas d’enfants et ne subissent pas de fractionnement supplémentaire.

Nœud de décision

Lorsqu’un seul sous-nœud se divise en plusieurs nœuds, il devient un nœud de décision.

Fractionnement

Le fractionnement est le processus qui divise un nœud en plusieurs sous-nœuds.

Nœud racine

Le nœud racine représente l’échantillon global ou la population de chaque nœud. Il se divise ensuite en plusieurs ensembles homogènes.

Réflexions finales

Le développement d’un arbre de décision en python peut résoudre de multiples problèmes liés aux décisions pour les grandes et petites organisations. Il peut également aider les individus à décider si le choix qu’ils sont sur le point de faire serait rentable. Les développeurs utilisent souvent la bibliothèque sclearn de python pour développer un arbre de décision sclearn. Sa mise en œuvre et son algorithme sont plus efficaces et donnent de meilleurs résultats.