Thuật ngữ AI
Từ điển đầy đủ về Trí tuệ nhân tạo
Arbres CART
Algorithme d'arbres de décision utilisant le critère de Gini pour la classification et la variance minimale pour la régression.
Arbres ID3
Algorithme pionnier d'arbres de décision utilisant le gain d'information basé sur l'entropie de Shannon.
Arbres C4.5
Amélioration de ID3 utilisant le ratio de gain d'information et gérant les attributs continus et les valeurs manquantes.
Arbres CHAID
Méthode statistique utilisant le test du khi-deux pour déterminer les divisions optimales dans les arbres de décision.
Forêts Aléatoires
Ensemble d'arbres de décision entraînés sur des sous-échantillons bootstrap avec sélection aléatoire de variables.
Extra Trees
Variante des forêts aléatoires avec sélection aléatoire des seuils de division pour une randomisation maximale.
Gradient Boosting
Technique d'ensemble séquentiel où chaque arbre corrige les erreurs du modèle précédent par descente de gradient.
XGBoost
Implémentation optimisée du gradient boosting avec régularisation L1/L2 et traitement parallèle.
LightGBM
Algorithme de gradient boosting utilisant la croissance des feuilles et l'échantillonnage basé sur les gradients.
CatBoost
Algorithme de gradient_boosting spécialisé dans le traitement automatique des variables catégorielles.
Arbres Obliques
Arbres de décision utilisant des combinaisons linéaires de variables pour les divisions plutôt que des tests univariés.
Arbres Cost-Sensitive
Arbres de décision intégrant des coûts asymétriques de classification dans le processus de division.
Arbres de Décision Flous
Extension des arbres de décision utilisant la logique floue pour gérer l'incertitude et les frontières imprécises.
Arbres Temps-Réel
Algorithmes d'arbres adaptatifs capables d'apprendre à partir de flux de données continus et dynamiques.
Arbres Optimaux
Approches d'optimisation globale cherchant l'arbre de décision optimal en explorant l'espace de recherche complet.