Régression avec des Arbres CART

Les Arbres de Classification et de Régression (CART) sont une méthode non paramétrique utilisée à la fois pour les tâches de classification et de régression. Ce texte se concentre spécifiquement sur l'utilisation de CART pour la régression, dans le but de prédire des variables de sortie continues. L'algorithme CART construit des arbres binaires en divisant répétitivement le jeu de données en fonction des variables d'entrée et des points de division. Le processus de division se poursuit jusqu'à ce qu'un nœud terminal soit atteint, divisant les données en sous-ensembles. La sélection de caractéristiques est cruciale, en utilisant un algorithme glouton pour trouver la meilleure variable d'entrée et le point de division. La division binaire divise les données en deux nœuds enfants en fonction de la caractéristique sélectionnée. Le processus de construction de l'arbre est récursif, s'arrêtant lorsque un critère prédéfini est atteint, comme une taille d'échantillon minimale ou une profondeur maximale. La taille de l'arbre est effectuée après la construction de l'arbre complet pour supprimer les branches qui n'améliorent pas la précision de la prédiction. La polyvalence de CART permet son application dans des domaines divers en raison de sa capacité à gérer à la fois les problèmes de classification et de régression. Dans le domaine de la santé, CART est utilisé pour prédire la probabilité de maladie et les complications post-opératoires. Dans le domaine financier, CART est utilisé pour évaluer la solvabilité des clients en fonction de diverses variables financières.