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Veuillez expliquer ce qu'est une "forêt aléatoire"
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Les forêts aléatoires ou forêts de décision aléatoires sont une méthode d'apprentissage d'ensemble pour la classification, la régression et d'autres tâches qui fonctionnent en construisant une multitude d'arbres de décision au moment de la formation. Pour les tâches de classification, la sortie de la forêt aléatoire est la classe sélectionnée par la plupart des arbres. Pour les tâches de régression, la prédiction moyenne ou moyenne des arbres individuels est renvoyée. Les forêts de décision aléatoires corrigent l'habitude des arbres de décision de sur-adapter à leur ensemble d'entraînement. : 587–588  Les forêts aléatoires surpassent généralement les arbres de décision, mais leur précision est inférieure à celle des arbres à gradient boosté. [citation nécessaire] Cependant, les caractéristiques des données peuvent affecter leurs performances.
Le premier algorithme pour les forêts de décision aléatoires a été créé en 1995 par Tin Kam Ho en utilisant la méthode du sous-espace aléatoire, qui, dans la formulation de Ho, est un moyen de mettre en œuvre l'approche de «discrimination stochastique» de la classification proposée par Eugene Kleinberg.
Une extension de l'algorithme a été développée par Leo Breiman et Adele Cutler,[10] qui ont enregistré[11] "Random Forests" en tant que marque en 2006 (à partir de 2019 [mise à jour], propriété de Minitab, Inc.).[12] L'extension combine l'idée de "bagging" de Breiman et la sélection aléatoire de caractéristiques, introduites d'abord par Ho et plus tard indépendamment par Amit et Geman [13] afin de construire une collection d'arbres de décision à variance contrôlée.
Les forêts aléatoires sont fréquemment utilisées comme modèles de "boîte noire" dans les entreprises, car elles génèrent des prédictions raisonnables sur un large éventail de données tout en nécessitant peu de configuration. [citation nécessaire]