Qu'est-ce qu'une forêt aléatoire (Random Forest) ?
Un Random Forest est une méthode d'apprentissage d'ensemble qui construit plusieurs arbres de décision et les combine pour obtenir une prédiction plus précise et stable.
Pourquoi utiliser un Random Forest ?
- Réduit l'overfitting : En faisant la moyenne des prédictions de plusieurs arbres, il réduit le risque de surapprentissage.
- Gère les valeurs manquantes : Il fonctionne très bien même avec des données manquantes.
- Importance des caractéristiques : Il permet d'identifier facilement les variables les plus importantes.
Exemple de code Python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
# Créer un jeu de données
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10)
# Initialiser le modèle
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)