Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Arbre de Décision
Modèle prédictif supervisé qui utilise une structure arborescente pour modéliser les décisions et leurs conséquences possibles à travers une série de tests sur les caractéristiques des données.
Nœud Racine
Point de départ d'un arbre de décision qui représente l'ensemble complet des données d'entraînement et contient la première division basée sur la caractéristique la plus discriminante.
Nœud Interne
Nœud intermédiaire dans un arbre de décision qui représente un test sur une caractéristique spécifique et divise les données en sous-ensembles homogènes.
Feuille
Nœud terminal d'un arbre de décision qui représente une décision finale ou une prédiction de classe, sans aucune division ultérieure possible.
Critère de Division
Méthode quantitative utilisée pour évaluer la qualité d'une division dans un arbre de décision, visant à maximiser l'homogénéité des sous-ensembles résultants.
Entropie
Mesure mathématique du désordre ou de l'incertitude dans un ensemble de données, utilisée pour quantifier l'impureté d'un nœud dans les arbres de décision.
Gain d'Information
Métrique qui mesure la réduction d'entropie obtenue en divisant un nœud selon une caractéristique spécifique, utilisée pour sélectionner la meilleure division.
Indice de Gini
Mesure d'impureté variant entre 0 et 1, calculant la probabilité qu'un élément choisi au hasard soit incorrectement classifié, alternative à l'entropie dans les arbres de décision.
Élagage
Technique de réduction de la complexité d'un arbre de décision en supprimant les branches qui apportent peu de pouvoir prédictif pour éviter le surapprentissage.
Surapprentissage
Phénomène où un modèle apprend excessivement les détails et le bruit des données d'entraînement au détriment de sa capacité de généralisation sur de nouvelles données.
Profondeur de l'Arbre
Nombre maximal de divisions depuis le nœud racine jusqu'à une feuille, paramètre crucial contrôlant la complexité et le biais du modèle.
CART
Algorithme de Classification and Regression Trees qui construit des arbres binaires en utilisant l'indice de Gini comme critère de division pour la classification.
ID3
Algorithme pionnier d'arbres de décision utilisant le gain d'information comme critère de division, limité aux variables catégorielles et aux divisions binaires.
C4.5
Amélioration de l'algorithme ID3 qui utilise le ratio de gain d'information pour éviter le biais envers les caractéristiques avec de nombreuses valeurs.
Variable Cible
Variable à prédire dans un problème d'apprentissage supervisé, représentée par les feuilles terminales de l'arbre de décision.
Règle de Décision
Ensemble logique de conditions IF-THEN extrait d'un chemin dans l'arbre de décision, permettant d'interpréter et d'expliquer les prédictions du modèle.
Importance des Variables
Mesure quantitative de la contribution de chaque caractéristique prédictive dans l'amélioration de la pureté des divisions tout au long de l'arbre.
Coût de Complexité
Paramètre d'élagage qui pénalise la taille de l'arbre, équilibrant l'ajustement aux données et la simplicité du modèle pour optimiser la généralisation.