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Veuillez expliquer ce qu'est "l'apprentissage de l'arbre de décision"
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L'apprentissage par arbre de décision est une approche d'apprentissage supervisé utilisée dans les statistiques, l'exploration de données et l'apprentissage automatique. Dans ce formalisme, un arbre de décision de classification ou de régression est utilisé comme modèle prédictif pour tirer des conclusions sur un ensemble d'observations.
Les modèles d'arbres où la variable cible peut prendre un ensemble discret de valeurs sont appelés arbres de classification ; dans ces arborescences, les feuilles représentent les étiquettes de classe et les branches représentent les conjonctions d'entités qui conduisent à ces étiquettes de classe. Les arbres de décision où la variable cible peut prendre des valeurs continues (généralement des nombres réels) sont appelés arbres de régression.
Les arbres de décision font partie des algorithmes d'apprentissage automatique les plus populaires en raison de leur intelligibilité et de leur simplicité.
Dans l'analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter visuellement et explicitement les décisions et la prise de décision. Dans l'exploration de données, un arbre de décision décrit les données (mais l'arbre de classification résultant peut être une entrée pour la prise de décision).