Sciences cognitives > Intelligence artificielle et sciences de l'informatique cognitive >
Forêts aléatoires
Définition :
Les forêts aléatoires sont des modèles d'apprentissage automatique qui combinent plusieurs arbres de décision pour prendre des décisions plus robustes et précises. Chaque arbre de décision est entraîné sur une sous-section aléatoire des données d'entraînement, puis les prédictions de chaque arbre sont combinées pour obtenir une prédiction finale. Les forêts aléatoires sont largement utilisées pour la classification et la régression dans des domaines variés tels que la finance, la bioinformatique et la reconnaissance de formes.
Forêts aléatoires : un outil puissant en intelligence artificielle
Les forêts aléatoires sont un concept essentiel en intelligence artificielle et en sciences de l'informatique cognitive. Il s'agit d'une méthode d'apprentissage automatique qui repose sur l'utilisation de multiples arbres de décision pour aboutir à des prédictions plus robustes et précises.
Comment fonctionnent les forêts aléatoires?
Chaque arbre de décision dans une forêt aléatoire est construit de manière aléatoire en sélectionnant aléatoirement les caractéristiques à considérer pour diviser les données à chaque nœud de l'arbre. En combinant les prédictions de chaque arbre, la forêt aléatoire est capable de fournir des prédictions plus fiables en évitant le surajustement souvent rencontré avec un seul arbre de décision.
Les forêts aléatoires sont largement utilisées dans divers domaines tels que la classification d'images, la prédiction de séries temporelles, le traitement du langage naturel et la bioinformatique en raison de leur capacité à gérer des ensembles de données complexes et à produire des résultats précis.
En résumé, les forêts aléatoires représentent un outil puissant en intelligence artificielle pour la modélisation et la prédiction de données, offrant une solution efficace pour de nombreux problèmes réels rencontrés dans divers domaines d'application.
Si vous souhaitez approfondir ce sujet, nous vous conseillons ces ouvrages.
Les sujets suivants pourraient également vous intéresser :