Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Randomisation des seuils
Technique spécifique aux Extra Trees où chaque division d'un nœud utilise un seuil sélectionné aléatoirement parmi les valeurs possibles, augmentant la diversité des arbres et réduisant le risque de surapprentissage.
Impureté de Gini
Mesure d'hétérogénéité des classes dans un nœud de décision, variant de 0 (pur) à 0.5 (maximale pour deux classes), utilisée pour évaluer la qualité des divisions dans les arbres de classification.
Variance et biais
Composantes de l'erreur totale d'un modèle : le biais représente l'erreur systématique, la variance la sensibilité aux fluctuations d'échantillonnage, les méthodes ensemblistes visant à optimiser leur compromis.
Deep Forest
Architecture ensembliste multi-couches combinant plusieurs niveaux de forêts aléatoires ou Extra Trees, apprenant des représentations hiérarchiques sans nécessiter de rétropropagation comme les réseaux de neurones.