forêt d'arbres de décision
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Définition :
Méthode d'apprentissage supervisé dans laquelle l'algorithme d'apprentissage construit une multitude d'arbres de décision à partir de sous-ensembles aléatoires de caractéristiques, différents pour chaque arbre, afin de déterminer la classe résultante la plus fréquente ou la valeur numérique de sortie moyenne obtenue dans les arbres individuels.
Note :
L'emploi d'une forêt d'arbres de décision (leur nombre pouvant aller jusqu'à plusieurs centaines) permet de mieux contrôler la variance des prévisions, réduit le risque de surapprentissage d'un arbre de décision unique et augmente la précision des résultats.
Termes privilégiés :
- forêt d'arbres de décision n. f.
- forêt aléatoire n. f.
- forêt d'arbres décisionnels n. f.
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Le terme forêt aléatoire, calque de l'anglais random forest, est acceptable. Il est utilisé dans les sources du domaine au Québec et ailleurs en francophonie, et il s'intègre bien à la langue française : la forêt d'arbres de décision est bien une forêt aléatoire dans la mesure où elle ajoute un caractère aléatoire au modèle de l'arbre de décision.
Traductions
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anglais
Auteur : Office québécois de la langue française,Termes :
- random forest
- random decision forest