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Veuillez expliquer ce qu'est "l'élagage (algorithme)"
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L'élagage est une technique de compression des données dans les algorithmes d'apprentissage automatique et de recherche qui réduit la taille des arbres de décision en supprimant les sections de l'arbre qui ne sont pas critiques et redondantes pour classer les instances.L'élagage réduit la complexité du classificateur final et améliore donc la précision prédictive par la réduction du sur-ajustement.
L'une des questions qui se pose dans un algorithme d'arbre de décision est la taille optimale de l'arbre final.Un arbre trop important sur les données de formation et qui se généraliseront mal à de nouveaux échantillons.Un petit arbre peut ne pas capturer d'informations structurelles importantes sur l'espace d'échantillonnage.Cependant, il est difficile de savoir quand un algorithme d'arbre doit s'arrêter car il est impossible de dire si l'ajout d'un seul nœud supplémentaire diminuera considérablement l'erreur.Ce problème est connu comme l'effet d'horizon.Une stratégie commune consiste à développer l'arbre jusqu'à ce que chaque nœud contient un petit nombre d'instances, puis d'utiliser l'élagage pour supprimer les nœuds qui ne fournissent pas d'informations supplémentaires.
L'élagage devrait réduire la taille d'un arbre d'apprentissage sans réduire la précision prédictive mesurée par un ensemble de validation croisée.Il existe de nombreuses techniques pour l'élagage des arbres qui diffèrent dans la mesure qui est utilisée pour optimiser les performances.