L’algorithme des « forêts aléatoires » (ou Random Forest, parfois aussi traduit par forêt d’arbres décisionnels) est un algorithme de classification qui réduit la variance des prévisions d’un arbre de décision seul, améliorant ainsi leurs performances. Pour cela, il combine de nombreux arbres de décisions dans une approche de type bagging.
L’algorithme des « forêts aléatoires » a été proposé par Leo Breiman et Adèle Cutler en 2001. Dans sa formule la plus classique, il effectue un apprentissage en parallèle sur de multiples arbres de décision construits aléatoirement et entraînés sur des sous-ensembles de données différents. Le nombre idéal d’arbres, qui peut aller jusqu’à plusieurs centaines voire plus, est un paramètre important : il est très variable et dépend du problème. Concrètement, chaque arbre de la forêt aléatoire est entrainé sur un sous ensemble aléatoire de données selon le principe du bagging, avec un sous ensemble aléatoire de features (caractéristiques variables des données) selon le principe des « projections aléatoires ». Les prédictions sont ensuite moyennées lorsque les données sont quantitatives ou utilisés pour un vote pour des données qualitatives, dans le cas des arbres de classification. L’algorithme des forêts aléatoires est connu pour être un des classifieurs les plus efficaces « out-of-the-box » (c’est-à-dire nécessitant peu de prétraitement des données). Il a été utilisé dans de nombreuses applications, y compris grand public, comme pour la classification d’images de la caméra de console de jeu Kinect* dans le but d’identifier des positions du corps.
* Shotton, J., Sharp, T., Kipman, A., Fitzgibbon, A., Finocchio, M., Blake, A., … & Moore, R. (2013). Real-time human pose recognition in parts from single depth images. Communications of the ACM, 56(1), 116-124.
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