Etude de l'influence des paramètres sur les performances des forêts aléatoires
Identifieur interne : 000D10 ( Main/Exploration ); précédent : 000D09; suivant : 000D11Etude de l'influence des paramètres sur les performances des forêts aléatoires
Auteurs : Simon Bernard [France] ; Laurent Heutte [France] ; Sébastien Adam [France]Source :
Descripteurs français
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Abstract
Dans cet article nous présentons nos travaux sur la paramétrisation des Forêts Aléatoires (RF pour Random Forests), et plus précisément sur la paramétrisation de l'algorithme d'induction Forest-RI introduit par Breiman en 2001. Nous nous sommes particulièrement intéressés au nombre K de caractéristiques sélectionnées aléatoirement pour le partitionnement de chaque noeud des arbres de décision. Mots Cléfs : Ensemble de Classifieurs, Combinaison de Classifieurs, Forêts Aléatoires, Arbres de Décision. cours du processus d'induction des arbres. Les valeurs de cet hyperparamètre sont toujours arbitrairement ou empiriquement choisies, et parfois sans qu'aucune justification théorique ou expérimentale ne soit fournie [BRE 01, GEU 06]. C'est pourquoi nous proposons d'étudier l'influence de cet hyperparamètre sur les performances en classification, dans le but de distinguer de façon expérimentale des heuristiques de paramétrisation, notamment en fonction des caractéristiques du problème telles que la taille de la base d'apprentissage, le nombre de classes ou encore la dimension l'espace de description. L'idée de ces travaux est à terme de pouvoir construire des forêts aléatoires "optimales", en fonction des caractéristiques intrinséques des données à classer [BER 08].
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