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Avant de comprendre les forêts, il est important de maitriser les arbres de décisions, si ce n'est pas le cas, un article est disponible ici à ce sujet. Pour créer une forêt aléatoire de n arbres à partir d'une base de données B, on suit un processus en plusieurs étapes :
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Création des sous-ensembles d'apprentissage : On génère n sous-ensembles d'apprentissage à partir de la base de données B en effectuant un tirage avec remise. Cela implique de sélectionner aléatoirement un nombre N d'observations ainsi qu'un sous-ensemble de prédicteurs.
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Construction des arbres de décision : Sur chaque sous-ensemble d'apprentissage, un arbre de décision est construit en utilisant l'un des algorithmes d'arbre de décision connus, tels que CART ou C4.5. Chaque arbre est donc construit de manière indépendante sur un sous-ensemble aléatoire des données.
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Conservation des arbres : Une fois que tous les arbres ont été construits sur leurs sous-ensembles respectifs, ils sont conservés pour former la forêt aléatoire.
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Prédiction de la forêt aléatoire : Pour faire une prédiction, chaque arbre de la forêt aléatoire donne sa propre prédiction, et la prédiction finale de la forêt aléatoire est déterminée par un vote majoritaire. Cela signifie que la classe de la valeur prédite est celle qui reçoit le plus grand nombre de votes parmi les arbres de la forêt.
Les avantages de la forêt aléatoire comprennent sa capacité à effectuer des calculs en parallèle, sa robustesse et sa facilité de mise en œuvre. De plus, les forêts aléatoires améliorent généralement les performances des techniques d'arbre de décision individuelles, et elles sont particulièrement efficaces pour les problèmes de très grande taille. Ses performances peuvent se comparer avec des réseaux de neurones et parfois même les dépasser.
Cependant, un inconvénient majeur des forêts aléatoires est la perte de l'aspect visuel des arbres de décision uniques, puisque la forêt est composée de multiples arbres. Cela peut rendre plus difficile l'interprétation et la compréhension des processus de décision sous-jacents.