arbre de décision de régression

Le régresseur d'arbre de décision est un modèle de régression basé sur l'algorithme d'arbre de décision, utilisé pour prédire la valeur de variables continues. Il divise l'espace des fonctionnalités d'entrée en plusieurs sous-espaces en créant un arbre de décision, et chaque sous-espace correspond à une valeur prédite. Pendant la prédiction, en fonction de la valeur de la caractéristique d'entrée, le nœud feuille correspondant est recherché de manière récursive de haut en bas le long de l'arbre de décision pour obtenir la valeur prédite correspondante. Le régresseur d'arbre de décision présente les avantages d'être simple et facile à interpréter, de pouvoir gérer des caractéristiques multidimensionnelles et de s'adapter aux relations non linéaires. Il est souvent utilisé dans des domaines tels que la prévision du prix de l'immobilier, la prévision du cours des actions et la prévision des ventes de produits.

L'algorithme de régresseur d'arbre de décision prédit les variables continues en fonction de la division de l'espace des fonctionnalités. Les étapes spécifiques sont les suivantes :

1 En fonction des caractéristiques et des variables cibles dans l'ensemble de données, sélectionnez une fonctionnalité optimale comme racine. nœud et divisez l’ensemble d’échantillons en différents sous-ensembles.

Pour chaque sous-ensemble, répétez l'étape 1, sélectionnez les meilleures fonctionnalités en tant que nœuds enfants et continuez à diviser le sous-ensemble en sous-ensembles plus petits jusqu'à ce qu'il ne reste qu'un seul échantillon ou qu'il ne puisse plus être divisé.

3. Pour chaque nœud feuille, calculez la moyenne des échantillons comme valeur prédite.

4. Lors de la prédiction, en fonction de la valeur de la caractéristique d'entrée, le nœud feuille correspondant est recherché de manière récursive de haut en bas le long de l'arbre de décision pour obtenir la valeur prédite correspondante.

5. Lors de la sélection des fonctionnalités optimales, des indicateurs tels que le gain d'informations, le taux de gain d'informations ou l'indice de Gini sont généralement utilisés pour mesurer l'importance des fonctionnalités. Lors du fractionnement des échantillons, des algorithmes gloutons, des algorithmes d'élagage, etc. peuvent être utilisés pour réduire la complexité et l'erreur de généralisation du modèle.

Il convient de noter que les régresseurs d'arbre de décision sont sujets à des problèmes de surajustement, donc un élagage et d'autres opérations sont souvent nécessaires pour améliorer les performances de prédiction.

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