Qu’est-ce qu’un arbre de décision ?

Un arbre de décision est un modèle d’apprentissage automatique supervisé utilisé pour la classification et la régression en divisant récursivement les données en fonction des valeurs des caractéristiques. Il est intuitif, interprétable et largement adopté. Son efficacité dépend de la manière dont les divisions optimisent l’homogénéité au sein des branches, comme le montrent des sources telles que ResearchGate.

3 principaux points à retenir.

• Les arbres de décision segmentent les données selon des règles de division basées sur des caractéristiques pour les prédictions.
• Simples et performants, ils allient interprétabilité et précision.
• Comprendre les critères d’élagage et de division est essentiel pour éviter le surapprentissage.

Qu’est-ce qu’un arbre de décision dan le Machine Learning

Un arbre de décision est comme un GPS pour la prise de décision : il vous guide à travers une série de questions pour arriver à une conclusion claire. Concrètement, c’est une structure en forme de flowchart où les nœuds internes représentent des tests sur les caractéristiques des données (par exemple, « La température est-elle supérieure à 20 degrés ? »), les branches montrent les résultats de ces tests (Oui ou Non), et les feuilles correspondent aux étiquettes de classe ou aux valeurs de régression (comme « Jouer au golf » ou « Ne pas jouer »).

C’est un modèle qui imite la manière dont humains prennent des décisions : en fractionnant les données en sous-ensembles sur la base des valeurs des caractéristiques. Par exemple, imaginez que vous voulez savoir s’il faut jouer au golf en fonction des conditions météorologiques. Vous commencez par jeter un coup d’œil au ciel : s’il pleut, la réponse est évidente, mais s’il fait beau, vous pourriez faire d’autres vérifications comme la température ou la vitesse du vent. Ce processus de questionnement et de ramification est exactement ce que fait un arbre de décision.

Il existe deux types principaux d’arbres de décision : les arbres de classification et les arbres de régression. Les arbres de classification sont utilisés pour prédire des catégories, alors que les arbres de régression prédisent des valeurs continues. La simple structure des arbres de décision les rend particulièrement populaires. Ils sont faciles à comprendre et à interpréter, ce qui en fait un excellent choix pour des équipes interfonctionnelles qui doivent se mettre d’accord sur les décisions stratégiques.

De plus, ils ne nécessitent pas de mise à l’échelle des caractéristiques, contrant ainsi l’un des principaux obstacles rencontrés dans d’autres algorithmes. La terminologie peut sembler technique, mais elle est en réalité simple : le nœud racine est le point de départ de l’arbre, tandis que les nœuds internes et les feuilles constituent les différentes étapes du processus décisionnel.

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Pour en savoir plus sur les arbres de décision et leur fonctionnement, vous pouvez consulter cet article approfondi.

Comment un arbre de décision effectue-t-il ses divisions ?

Les arbres de décision sont des outils puissants en science des données, mais leur efficacité dépend majoritairement de leur méthode de découpage des données. En simplifiant, les arbres segmentent les données en choisissant la meilleure caractéristique et le seuil adéquat pour partitionner le jeu de données. L’objectif? Augmenter l’homogénéité au sein des branches résultantes. Plus les sous-ensembles sont homogènes, plus les prédictions seront précises.

Mais comment sont définis ces « meilleurs » critères de découpe? On a principalement trois mesures :

• Gini impurity: Mesure la probabilité qu’un élément choisi au hasard soit mal classé. Sa formule est : Gini = 1 – Σ(p_i)^2, où p_i est la proportion d’un certain label dans le sous-ensemble. Plus l’impureté est basse, plus le sous-ensemble est homogène.
• Entropy (gain d’information): Évalue l’incertitude dans un sous-ensemble. La formule est : Entropy = – Σ(p_i * log2(p_i)). Le système recherche ici la réduction de l’entropie après un découpage : un bon critère réduit l’incertitude sur le résultat.
• Variance reduction: Utilisé pour les arbres de régression, il compare la variance au sein des données avant et après le découpage. La réduction de la variance indique une meilleure prédiction.

Imaginons un exemple simple. Pour une petite base de données avec des variables comme ‘âge’ et ‘salaire’ pour prédire l’achat d’une voiture :

Âge | Salaire | Acheté
30  | 20000   | Oui
40  | 30000   | Non
35  | 25000   | Oui

Si nous utilisons l’âge comme critère, on peut mesurer l’impureté Gini pour le seuil à 35 ans et comparer le résultat avec celui de la fonctionnalité ‘salaire’. Le choix se porte sur celui qui minimise l’impureté.

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Le processus de découpage est récursif : on effectue la division jusqu’à atteindre des conditions d’arrêt, telles qu’une profondeur d’arbre maximale, un minimum d’échantillons par feuille, ou des nœuds purs où les classes sont homogènes.

Cependant, des défis comme le surapprentissage surgissent avec des arbres trop complexes. Pour lutter contre cela, on peut pratiquer l’élagage, c’est-à-dire réduire la taille de l’arbre en supprimant les branches qui ajoutent peu de valeur. Des limites de complexité peuvent également être définies pour prévenir ce phénomène.

Pour plus de détails sur la manière dont les arbres décisionnels segmentent des données, vous pouvez consulter cet article : ici.

Comment utiliser les arbres de décision dans la pratique

Au moment d’implémenter des arbres de décision dans des projets réels, des outils et bibliothèques comme scikit-learn en Python sont inestimables. Cette bibliothèque regorge de fonctionnalités dédiées qui vous permettent de créer et évaluer des modèles d’arbres de décision en quelques lignes de code. Par exemple, voici comment vous pourriez créer un classificateur de décision :

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Charger le jeu de données
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# Séparer le jeu de données
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Créer le classificateur
clf = DecisionTreeClassifier()

# Entraîner le modèle
clf.fit(X_train, y_train)

# Prédire
y_pred = clf.predict(X_test)

# Évaluer
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)  # Affiche l'accuracy

Pour un régressiste, cela ressemble à ceci :

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Charger le jeu de données
data = load_boston()
X, y = data.data, data.target

# Séparer le jeu de données
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Créer le régressiste
reg = DecisionTreeRegressor()

# Entraîner le modèle
reg.fit(X_train, y_train)

# Prédire
y_pred = reg.predict(X_test)

# Évaluer
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)  # Affiche le MSE

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La prétraitement des données n’est pas toujours nécessaire pour les arbres de décision, mais il est crucial d’encoder les variables catégorielles correctement. En termes d’interprétabilité, les arbres de décision permettent une visualisation simple qui aide à comprendre les décisions prises. Vous pouvez extraire l’importance des caractéristiques pour voir lesquelles contribuent le plus à la décision.

• Attention aux pièges : Les arbres de décision peuvent facilement surajuster, ne pas généraliser correctement, ou montrer des déséquilibres de données.
• Meilleures pratiques : Pour optimiser vos arbres, pensez à ajuster les hyperparamètres, à utiliser la validation croisée et à envisager des méthodes d’ensemble comme le Random Forest et le Gradient Boosting.

Pour une plongée plus approfondie dans les arbres de décision, vous pouvez consulter cet article complet.

Que faut-il retenir à propos des arbres de décision ?

Les arbres de décision offrent une approche simple et performante pour les tâches de classification et de régression en apprentissage automatique. Leur structure intuitive imite les processus décisionnels humains, facilitant l’interprétation de leurs prédictions. Cependant, il est essentiel de maîtriser leur découpage des données, de choisir les critères de découpage appropriés et de gérer le surapprentissage par l’élagage ou les contraintes. Utilisés judicieusement, les arbres de décision peuvent servir de modèles autonomes robustes ou d’éléments fondamentaux dans des techniques d’ensemble plus avancées qui optimisent les performances.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est un ingénieur analytique et formateur chevronné, fort de plus de dix ans d’expertise en ingénierie des données, automatisation et IA. Basé à Brive-la-Gaillarde, il dirige webAnalyste et Formations Analytics, qui aident les professionnels à maîtriser des outils de données complexes et des techniques de machine learning comme les arbres de décision grâce à des formations claires et pratiques. Son expérience couvre le suivi client, l’infrastructure de données cloud, l’automatisation no-code et l’IA générative, garantissant une compréhension approfondie des aspects théoriques et pratiques des arbres de décision et de leur rôle en science des données.