Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Élagage CART
Processus de réduction de la complexité de l'arbre en éliminant les branches les moins significatives pour éviter le surapprentissage tout en minimisant l'erreur de validation.
Division binaire
Méthode spécifique à CART où chaque noeud parent est divisé en exactement deux noeuds enfants en utilisant le critère de séparation optimal.
Paramètre de complexité
Coefficient alpha dans l'élagage CART qui pénalise la taille de l'arbre, équilibrant la précision et la simplicité du modèle.
Arbre maximal
Arbre de décision entièrement développé sans élagage, où chaque feuille contient des observations d'une seule classe ou atteint un critère d'arrêt prédéfini.
Impureté minimale
Seuil prédéfini dans CART qui arrête la division d'un noeud lorsque l'impureté (Gini ou variance) est inférieure à cette valeur.
Séquence d'élagage
Ensemble ordonné d'arbres de complexité décroissante générés par CART, chacun étant une version élaguée du précédent.
Erreur de resubstitution
Taux d'erreur calculé sur les données d'entraînement utilisé par CART comme référence pour évaluer l'impact de chaque élagage potentiel.
Optimisation CART
Algorithme glouton qui effectue des divisions localement optimales à chaque noeud sans garantir l'optimalité globale de l'arbre final.
Stabilité CART
Sensibilité de l'algorithme CART aux variations des données d'entraînement, pouvant entraîner des structures d'arbres significativement différentes.
Traitement des valeurs manquantes
Approche spécifique de CART qui redirige les observations avec valeurs manquantes vers le noeud enfant le plus approprié basé sur les probabilités conditionnelles.
Pondération des classes
Technique dans CART pour gérer les déséquilibres de classes en ajustant les poids dans le calcul de l'indice de Gini.
Validation croisée V-fold
Méthode utilisée avec CART pour évaluer la performance de différentes séquences d'élagage et sélectionner l'arbre optimal.
Règle de décision CART
Ensemble de conditions logiques if-then extraites du chemin de la racine à une feuille, interprétable et directement applicable pour la prédiction.