MACHINE LEARNING Modèle prédictif avec les algorithmes arbres de décisions et random forests
Public admis
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Objectifs de la formation
- Maitriser le vocabulaire spécifique à la construction des arbres de décisions et des forêts aléatoires
- Comprendre l'algorithme de construction des arbres de décisions
- Connaitre les objectifs et les différences entre les méthodes d'apprentissage supervisé
- Connaitre les paramètres à ajuster lors de la mise en œuvre des méthodes d'arbre de décision pour une prédiction quantitative
- Connaitre les paramètres à ajuster lors de la mise en œuvre des méthodes d'arbre de décision pour une prédiction qualitative
- Comprendre l'algorithme de construction des forêts aléatoires
- Maitriser les paramètres permettant d'estimer la qualité de prédiction des arbres de décisions
| Tarif |
A partir de 1 550,00 € |
| Durée | 14 heures réparties sur 2 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 550,00 € |
| Durée | 14 heures réparties sur 2 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Cette formation a pour objectif de comprendre la mise en place d'un modèle prédictif basé sur l'utilisation des arbres de décisions et des forêts aléatoires.
Programme
Jour 1 – Matin
Explorer les différentes méthodes d'apprentissage supervisé
- Champs d'application des différentes méthodes
- Objectifs de l'apprentissage supervisé
- Objectifs de description
- Objectifs de prédiction
- Structure des jeux de données
- Présentation générale de l'éventail des méthodes
- Arbre de décision
- Forêts aléatoires
Jour 1 – Après-midi
Appliquer les méthodes d'arbre de décision
- Structure du jeu de données
- Principes, vocabulaire et objectifs
- Notion d'échantillon d'apprentissage, de validation et de test
- Comparaison de méthodes de type régression linéaire / logistique aux arbres de décision
- Principe de la segmentation selon le type de variable : Arbre de régression ou arbre de classification
- Définir les conditions d'arrêt de construction d'un arbre : Notion de pré-élagage
- Définition des groupes après construction de l'arbre
- Indicateurs de qualité et de pureté
- Comparaison d'arbre de décision selon un certain type d'algorithme : CHAID vs CART
- Avantages et inconvénients : limites des arbres de décision
- Mise en œuvre et interprétation des résultats obtenus après application d'une analyse par arbre de décision
Jour 2 – Matin
Utiliser la méthode des forêts aléatoires (random forest)
- Pourquoi avoir recourt aux forêts aléatoires ?
- Principes et objectifs
- Instabilité de l'arbre
- Notion de Bagging
- Les erreurs liées à l'échantillonnage (Out-Of-Bag)
- Prédiction avec un algorithme de Forêt aléatoire : Les paramètres
- Evaluer l'importance des variables
- Notion d'importance
- Comportement de l'importance
- Lien entre diversité des arbres et l'importance
- Influence des paramètres
- Sélection de variables
- Généralités et principes de la sélection
- Procédure de sélection
- Les paramètres de sélection
Jour 2 – Après-midi
Optimiser le sous et surajustement
- Notions de biais d'un modèle
- Notions de variance d'un modèle
- Optimalité variance & biais
- Jugement de la qualité d'un modèle
- Méthode du Data Train / Data test
- Validation croisée
- Classique LOO (Leave One Out)
- Validation croisée par k fold
Réaliser des exercices pratiques
- Applications avec R
- Démonstration avec Excel
Cas d'études sur données des apprenants
Jeux de données
Afin de s'approcher au mieux des réalités quotidiennes des praticiens, nous suggérons de nous appuyer pour l'animation pratique de thématiques et surtout de jeux de données reflétant le quotidien des apprenants.
Cet élément est un facteur de réussite pour la formation. Elle permet aux apprenants de :
- Se "reconnaitre" dans les thèmes abordés,
- Mieux percevoir l'intérêt des notions étudiées
- S'approprier le contenu de la formation
Il sera donc pertinent que les apprenants puissent réfléchir en amont de la formation à des problématiques, jeux de données ou documents susceptibles d'être utilisés en support lors de la formation.
Outil logiciel
Cette formation n'est pas strictement dédiée à un logiciel. Les exercices et les illustrations se feront généralement sous R ou sous un autre logiciel partant de l'hypothèse que celui-ci intègre les outils techniques abordés.
Dans le cas où la formation serait effectuée avec le logiciel R, une connaissance de base de ce logiciel est préconisée.
Prérequis
- Une connaissance des outils statistiques de base est souhaitée.
- Dans le cas où la formation serait effectuée avec le logiciel R, une connaissance de base de ce logiciel est préconisée.
Public
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Contacter l'organisme |
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