Forêts aléatoires (Random Forest)

Les Forêts aléatoires (Random Forests) sont un algorithme d'apprentissage supervisé basé sur l'ensemble d'arbres de décision. Leur principe repose sur la création de plusieurs arbres lors de l'entraînement, chacun construit sur un échantillon aléatoire des données. Contrairement à un arbre de décision unique qui peut facilement surapprendre, la forêt moyenne les résultats des arbres (en classification ou en régression) pour produire une prédiction plus stable et précise. Ce processus réduit significativement le risque de surapprentissage. Chaque arbre dans la forêt reçoit un sous-ensemble aléatoire de variables à chaque division, augmentant ainsi la diversité des modèles. Cette technique est très efficace pour les données bruyantes ou partiellement étiquetées. En général, une Forêt aléatoire donne de très bonnes performances sans nécessiter de réglage complexe des hyperparamètres.

Les Forêts aléatoires sont capables de gérer à la fois des données numériques et catégorielles, et sont peu sensibles aux valeurs aberrantes. Elles offrent aussi des mesures d'importance des variables, ce qui est utile pour l'interprétabilité et la sélection de caractéristiques. Grâce à leur nature ensembliste, elles sont robustes aux déséquilibres dans les classes et peuvent être parallélisées facilement. Cela les rend particulièrement adaptés aux tâches de classification multiclasse, de filtrage de spam, ou de prédiction de maladies. Leur structure leur permet également de gérer les interactions complexes entre les variables sans que celles-ci soient explicitement modélisées. Malgré une apparente simplicité, elles sont très puissantes dans des compétitions de data science et en production.

Cependant, les Forêts aléatoires ne sont pas exemptes de limitations. Leur taille mémoire peut devenir conséquente si le nombre d'arbres ou la profondeur des arbres est élevé. De plus, bien qu'elles soient plus interprétables que des réseaux de neurones, elles restent moins transparentes qu'un arbre de décision unique. Les temps de prédiction peuvent également être plus longs que ceux de modèles plus simples, surtout sur des appareils à faibles ressources. Enfin, les Random Forests ne s'adaptent pas naturellement aux données séquentielles comme le texte ou l'audio, contrairement à des modèles spécialisés. Malgré cela, leur facilité d'usage, leur robustesse et leur qualité de prédiction en font un outil de choix pour de nombreuses applications industrielles et scientifiques.

Liste des solutions

Voici la liste des solutions pour l'apprentissage profond :