Ensemble pondéré

L'ensemble pondéré, également connu sous le nom de forêts aléatoires pondérées, est un type de technique d'apprentissage automatique utilisé en programmation informatique et en cybersécurité. Il s'agit d'une technique d'apprentissage d'ensemble qui combine plusieurs modèles individuels d'arbres de décision ou de classificateurs afin d'augmenter la précision des prédictions.

L'ensemble pondéré est un type d'apprentissage d'ensemble qui combine plusieurs modèles individuels, généralement des arbres de décision ou des classificateurs. Chacun de ces modèles individuels est généralement formé sur les mêmes données avec différents hyperparamètres pour créer différents arbres de décision ou classificateurs. Les modèles individuels sont ensuite combinés par le biais d'une moyenne pondérée, où chaque prédiction du modèle se voit attribuer un poids différent. Cette moyenne pondérée devient alors la prédiction finale du modèle d'ensemble.

L'ensemble pondéré offre généralement une meilleure précision que les modèles individuels et peut être particulièrement utile lorsque les modèles individuels présentent des forces et des faiblesses différentes. Cette approche a été utilisée dans diverses tâches, telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la catégorisation de textes et la détection des fraudes.

Les ensembles pondérés sont également plus résistants aux valeurs aberrantes et au surajustement, car les modèles individuels ont tendance à s'influencer mutuellement dans leurs prédictions. En outre, les modèles individuels peuvent être ré-entraînés périodiquement ou à la demande pour améliorer la précision.

Bien que les techniques d'ensemble pondéré aient fait leurs preuves dans de nombreux domaines d'application, elles présentent certains inconvénients. Tout d'abord, les différents poids attribués aux modèles individuels nécessitent un réglage manuel, qui peut s'avérer coûteux en termes de calcul. Ensuite, le choix des algorithmes d'apprentissage utilisés pour les modèles individuels peut avoir un effet significatif sur les performances du modèle d'ensemble. Enfin, le modèle d'ensemble peut être difficile à interpréter en raison des multiples composantes qu'il contient.