En plus de permettre une bonne compréhension du modèle, un des grands avantages des arbres de décision est leur capacité à gérer des données non numériques telles que les chaînes de caractères sans encodage préalable. Contrairement un réseau de neurones ou il faut un encodage de type latent dirichlet allocation ou encore Word2Vec afin de pouvoir utiliser le modèle. Quoi qu'il en soit dans cet article, nous verrons: Qu'est-ce qu'un arbre de décision Comment est entraîné un arbre de décision Comment créer un arbre de décision et l'afficher à l'aide de sklearn Qu'est-ce qu'un arbre de décision? Son nom est assez explicite et à vrai dire si vous avez fait des études d'informatique et bien compris la notion d'arbres de graphe vous verrez que ce concept est assez simple. L'idée c'est de modéliser la solution du problème de machine learning que l'on traite comme une suite de décision à prendre. Une décision étant représentée par une feuille dans l'arbre. Comme montré ci-dessous ou l'on décide que la fleur est une Iris viginica si elle a une longueur de pétale supérieur " petal width" > 1.
Pour la classification, à chacune de ces itérations, l'algorithme d'entraînement va rajouter la décision qu'il lui semble le mieux de rajouter. Pour ce faire, il va tester et évaluer la qualité de toutes les nouvelles décisions qu'il est possible d'ajouter à l'arbre en calculant le score Gini. Le score Gini est un score qui a été spécialement inventé afin de réaliser la sélection des nouvelles branches dans un arbre de décision. Le score Gini Le score "Gini", est compris entre zéro et 1. Il s'agit d'une valeur numérique indiquant la probabilité que l' arbre se trompe lors de la prise d'une décision ( par exemple qu'il choisit la classe "A" alors que la vraie classe c'est "B"). Il est utilisé quasi systématiquement (dans les bibliothèques populaires de machines learning tel que sklearn) utilisé pour estimer la qualité d'une branche. Une branche sera rajoutée à l'arbre si parmi toutes les branches qu'il est possible de créer cette dernière présente le score Gini maximal. Il est possible d'obtenir le score Gini, grâce à la formule suivante: ou pk est la probabilité d'obtenir la classe k. Si l'on reprend l'exemple du pique-nique présenté ci-dessus, le score "Gini" vaudra: P_pique_nique x (1 - P_pique_nique) + P_non_pique_nique x (1 - Pnon_pique_nique) Le process complet de construction de l'arbre de décision Pour récapituler, voici le process complet de construction d'un arbre de décision.
Lien vers le notebook en ligne: Choisir alors le fichier: Définition Un arbre de classification est utile pour réaliser des prévisions de manière explicite. C'est une méthode d'appentissage automatisé (machine learning) supervisé (les classes des entrées sont connue). A partir des valeurs des données en entrée, l'algorithme va créer des règles pour segmenter, au mieux, la population (les index des entrées) à chaque noeud. En descendant dans l'arbre de classification, on parcourt ses noeuds. Le nombre d'éléments qu'il reste à classer diminue du noeud parent vers un noeud fils: tous les éléments se répartissent sur tous les noeuds fils. Enfin, lorsque les éléments d'un noeuds ont tous la même classe, alors la division est terminée. Ce noeud est alors une feuille. Exemple: ici, les noeuds 4, 6, 7, 8, 9, 10 sont des feuilles. Ces noeuds contiennent chacun une partie des éléments qui ont servi à construire l'arbre. La totalité de ces éléments occupent le noeud racine, numéro 0, puis sont répartis dans les feuilles selon leur classe.
Il est à noter qu'au début, il est vide. Et que le premier split qui est effectué est ce qui permet de créer la racine. Elle est calculée en choisissant la branche qui admet le score Gini Maximal. 1- À l'initialisation, l'arbre est totalement vide. 2- Le score de toutes les décisions qu'il est possible de prendre est calculé. 3- La décision qui présente le score Gini maximal est choisie comme racine 4-Tant qu'il est possible de faire un split et que le critère d'arrêt n'est pas respecté 5- Pour chaque décision qu'il est possible d'ajouter à l'arbre; Faire 6. 6- Calcul du score Gini de la décision courante 7-Sélection de la décision admettant le score max et ajout de celle-ci à l'arbre Il existe de nombreuses conditions d'arrêt possible pour cet algorithme d'entraînement, mais les plus populaires sont les suivantes: La "maximum tree depth" qui signifie profondeur maximale de l'arbre, il s'agit d'arrêter le développement de l'arbre une fois qu'il a atteint une certaine profondeur, cela évitera que l'arbre construise des branches avec trop peu d'exemples et donc permettra d'éviter un sur apprentissage.
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Livré avec les bonnes données (joint de culasse extra fin spécifique) pour le squish et rapport compression (nous visons minimum 14:1 avec cette préparation moteur). Moteur complete polini liquide 103 . Comptez un délai supplémentaire pour cette préparation! Le prix s'explique par la complexité a travailler l'échappement en W ainsi que la fragilité du traitement sur ces cylindres, cela en fait l'un des plus difficile cylindre a travailler, sur une grosse préparation comme celle ci, les heures sont nombreuses. *Sur demande, les transferts a l'embase peuvent être modifiés ou laissés stock, sur demande, on peut également adapter cette préparation a la course longue RRD!!!