AI 용어집
인공지능 완전 사전
Élagage post-élagage
Technique d'élagage qui consiste à construire d'abord l'arbre de décision complet, puis à supprimer sélectivement les branches qui n'améliorent pas significativement la performance sur un ensemble de validation.
Élagage pré-élagage
Méthode qui arrête la croissance de l'arbre de décision avant qu'il n'atteigne sa taille maximale en utilisant des critères d'arrêt prédéfinis comme la profondeur maximale ou le nombre minimum d'échantillons par feuille.
Complexité cost-complexity pruning
Méthode d'élagage qui équilibre l'erreur de classification contre la complexité de l'arbre en minimisant une fonction de coût qui combine l'erreur pondérée par le nombre de feuilles.
Leaf Pruning
Technique spécifique qui se concentre sur l'élimination des feuilles redondantes ou peu fiables pour simplifier la structure finale de l'arbre de décision.
Subtree Replacement
Opération d'élagage qui remplace un sous-arbre entier par une feuille unique contenant la classe majoritaire des échantillons du sous-arbre remplacé.
Subtree Raising
Méthode d'élagage qui remonte un sous-arbre d'un niveau pour remplacer son nœud parent, réorganisant ainsi la structure de l'arbre pour la simplifier.
Minimal Cost-Complexity Pruning
Algorithme itératif qui génère une séquence d'arbres de complexité décroissante en trouvant le sous-arbre optimal pour chaque valeur du paramètre de complexité alpha.
Grid Search Validation
Méthode systématique d'optimisation des hyperparamètres d'élagage qui teste exhaustivement différentes combinaisons de paramètres sur une grille prédéfinie.