Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Variance du modèle
Mesure de la sensibilité d'un modèle aux fluctuations des données d'entraînement, que Extra Trees vise à réduire par sa randomisation accrue.
Biais de modèle
Erreur systématique introduite par les hypothèses simplificatrices d'un algorithme, légèrement augmentée dans Extra Trees par rapport à Random Forest.
Arbre de décision non élagué
Structure de base dans Extra Trees où les arbres sont poussés à leur profondeur maximale sans élagage pour maximiser la diversité.
Voting par majorité
Méthode d'agrégation des prédictions dans Extra Trees où chaque arbre vote pour la classe finale en classification.
Hyperparamètre n_estimators
Paramètre contrôlant le nombre d'arbres dans la forêt Extra Trees, influençant directement la capacité de réduction de variance.
Hyperparamètre max_features
Paramètre déterminant le nombre de features considérées à chaque split, crucial pour équilibrer biais et variance dans Extra Trees.
Hyperparamètre min_samples_split
Nombre minimum d'échantillons requis pour diviser un noeud, contrôlant la profondeur et la complexité des arbres Extra Trees.
Scikit-learn ExtraTreesClassifier
Implémentation Python de l'algorithme Extra Trees pour les tâches de classification dans la bibliothèque scikit-learn.
Scikit-learn ExtraTreesRegressor
Implémentation Python de l'algorithme Extra Trees pour les tâches de régression dans la bibliothèque scikit-learn.