Arbre de décision ou Random Forest

Qu'est-ce qu'un arbre de décision ?

Un arbre de décision est un algorithme de Machine Learning qui permet de faire une prédiction ou un classement.

C'est un schéma ayant la forme d'un arbre, qui présente les Data possibles d'une série de choix interconnectés.

L'arbre de décision permet à une organisation ou une personne d'évaluer différentes actions possibles en fonction des bénéfices, des probabilités et des coûts. Il se base pour ce faire sur un ensemble de données exploitable. L'arbre de décision peut être utilisé pour créer un algorithme de Machine Learning permettant de déterminer, de façon mathématique, le meilleur choix à faire dans une situation donnée.

Cet algorithme peut également alimenter une discussion formelle. Ce modèle très connu a donné naissance à des algorithmes puissants tels que XGBoost ou Random Forest (forêt d'arbres). Les arbres de décision sont le plus souvent constitués d'un nœud central à partir duquel peuvent être tirées plusieurs Data possibles. Les nœuds conduisent à d'autres nœuds qui à leur tour font ressortir plusieurs autres possibilités. On obtient un schéma de la forme d'un arbre avec des branches multiples. On distingue trois types de nœuds :

• les nœuds de hasard,
• les nœuds de décision,
• les nœuds terminaux.

Représenté par un cercle, le nœud de hasard met en évidence les probabilités de certaines Data. Le nœud de décision est représenté par un carré. Il illustre une décision qui doit être prise. Le nœud terminal permet d'avoir le résultat final d'un chemin sur les arbres de décision.

Fonctionnement du Random Forest

Les arbres de décision sont considérés comme des outils d'aide à l'exploration de données.

Dans le domaine de la Data Science, ils permettent de modéliser une hiérarchie de test pour prédire un résultat. Cette méthode d'apprentissage supervisé est très utilisée pour la résolution de problèmes de classifications de données.

Le fonctionnement des arbres de décision est basé sur des règles de logiques très simples. Les décisions possibles sont situées sur les feuilles de l'arbre aux extrémités des branches. Elles sont modifiées en fonction des décisions prises à chaque nœud. La règle sera donc choisie en tenant compte de la précédente règle. Les arbres de décision sont non paramétriques et ils nécessitent très peu de prétraitement de données. Ils sont faciles à interpréter et à entraîner.

Les arbres de décision s'appuient sur des variables explicatives pour expliquer une variable cible, soit une matrice X avec n variables et m observation associée à un vecteur Z. Pour trouver une relation entre X et Z, les arbres de décision qui sont des algorithmes itératifs vont se baser sur la variable à prédire pour partitionner les données en groupe d'individus les plus similaires. Le résultat obtenu fait ressortir les relations hiérarchiques entre les variables.

Il est important de prendre en compte les préférences du décideur lors de l'identification du résultat souhaitable sur l'arbre de décision. Certains Data Scientist sont prêts à prendre de grands risques pour gagner tandis que d'autres préfèrent choisir les options à faible risque sur les arbres de décision.

Quand utiliser un arbre de décision ?

Les arbres de décision permettent de gérer les grands ensembles de données non linéaires. Ils peuvent être utilisés dans de nombreux domaines de la vie réelle (le droit et les affaires, la planification civile, l'ingénierie, etc.). L'outil d'arbre de décision est très présent dans les projets de Data Science ou d'analyse de données. En Data Science, il permet de construire un arbre de classement.

Les arbres de décision sont aussi utilisés lorsque l'interprétabilité des données a plus de valeur que la performance et lorsque l'algorithme ne peut pas être industrialisé.

Certaines infrastructures Data n'offrent pas toujours la possibilité d'avoir directement des algorithmes codés en R ou en Python. L'arbre de décision sera alors converti en règle de décision afin d'avoir un algorithme codé en SQL. L'algorithme de Machine Learning permettra ainsi de bâtir des modèles prédictifs automatisés destinés à l'exploration de données et l'apprentissage automatique. Il est aussi possible d'utiliser une forêt d'arbres de décision pour exploiter les données numériques, mais aussi les données catégoriques.

Exemple d'application du Random Forest

L'arbre de décision a plusieurs domaines d'application. Il est utilisé par de nombreuses entreprises pour la mise en place de nouvelles stratégies marketing. Les arbres de décision permettent par exemple de trouver des clients potentiels et d'évaluer des opportunités de croissance de la structure.

Évaluer des opportunités de croissance potentielles

Les arbres de décisions peuvent s'appuyer sur la base de données historique des entreprises pour évaluer leur opportunité de croissance potentielle. Certaines entreprises utilisent une forêt d'arbres décisionnels pour analyser les données historiques afin de mettre en place de nouvelles stratégies pour l'expansion et la croissance de la société.

Trouver les clients potentiels

Les arbres de décision utilisent des données démographiques d'une population pour aider les entreprises à trouver des clients potentiels. Cet algorithme de Machine Learning permet d'identifier les comportements d'achats des clients et les préférences de produit. Les entreprises pourront ainsi créer des profils pour leur cible grâce aux caractéristiques de leur marché cible.

Évaluer la solvabilité d'un emprunteur

En appliquant la génération de modèles prédictifs sur les données passées d'un individu, les organismes prêteurs peuvent utiliser les arbres de décision pour prédire sa probabilité de défaut sur un prêt. Cet algorithme de Machine Learning permet donc d'éviter les pertes en évaluant la solvabilité du client. Les arbres de décision peuvent aussi être utilisés dans la gestion stratégique, la planification de la logistique et dans la recherche opérationnelle.

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Comment apprendre les arbres de décision ?

L'arbre de décision est un algorithme de Machine Learning très utilisé dans la Data Science et de l'apprentissage automatique. Pour les personnes qui souhaitent faire carrière dans les métiers de la Data, il est important d'apprendre à utiliser les algorithmes de prédiction comme les arbres de décision.

Il existe aujourd'hui de nombreuses formations Data qui permettent d'avoir une parfaite maîtrise des arbres de décision. Les modules de formation Jedha par exemple permettent aux étudiants d'acquérir rapidement les compétences nécessaires pour mener à bien un projet. Jedha propose des formations certifiantes en Data Analyse, en Data Science, en Data Engineering et en cybercriminalité. Les étudiants ont la possibilité de suivre les cours à distance ou en présentiel. Les modules de formation Data proposés par Jedha ont été pensés pour permettre aux étudiants d'apprendre à coder rapidement et de réaliser leur premier algorithme par eux-mêmes. Ils apprennent à maîtriser les arbres de décision afin d'être plus autonomes dans la gestion de leurs différents projets de Machine Learning.

L'arbre de décision est l'une des meilleures formes d'algorithmes de Machine Learning. Il offre une grande facilité d'interprétation et permet d'améliorer les modèles prédictifs avec précision. Les modules de formation Data proposées par Jedha aident à comprendre et à maîtriser le mode de fonctionnement de l'arbre de décision.

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