Random Forest en Machine Learning : comment ça fonctionne ?

Les data scientists utilisent une grande variété d’algorithmes d’apprentissage automatique, ou Machine Learning. Ils leur permettent de trouver des modèles dans de vastes ensembles de données. Celles-ci deviennent alors une source d’informations précieuses pour leur entreprise ou leur organisation, car elles vont permettre d’orienter la stratégie et de prendre des décisions clés. En fonction de la problématique, ils doivent choisir l’algorithme le plus adapté. Le Random Forest est un des plus populaires, parce qu’il peut être utilisé à la fois pour les tâches de classification et de régression.

Qu’est-ce qu’un Random Forest ?

Le Random Forest, ou forêt aléatoire, est un algorithme d’apprentissage supervisé incontournable. Il a été introduit au début des années 2000 par Leo Breiman et Adele Cutler, comme une extension de la technique des arbres de décision, déjà bien établie dans le domaine du Machine Learning.

Pour améliorer les performances de prédiction, Breiman a proposé l’idée d’utiliser un ensemble d’arbres de décision aléatoires. Cette méthode permettait de tirer parti de la diversité des arbres et d’atténuer les effets du surajustement. En introduisant le concept de diversité par le biais d’échantillons aléatoires et de sous-ensembles de fonctionnalités, Breiman a réussi à créer un algorithme robuste et performant. Le Random Forest est ainsi capable de gérer de grands ensembles de données complexes.

Comprendre le concept d’arbres de décision

Un arbre décisionnel est une structure de données en forme d’arborescence très utilisée en modélisation prédictive. Il représente une séquence de décisions basées sur les caractéristiques des données. Chaque nœud correspond à une condition sur une caractéristique particulière. L’arbre se développe de manière récursive. Il choisit donc la meilleure caractéristique pour diviser l’ensemble de données à chaque étape. 

Random Forest Vs Arbres de décision

Les arbres décisionnels  sont simples à interpréter et à visualiser. Toutefois, ils ont tendance à souffrir de surajustement, ce qui limite leur capacité à généraliser sur de nouveaux ensembles de données. Les Random Forests combinent plusieurs arbres de décision. Les techniques d’entraînement qui leur sont appliquées améliorent la précision de prédiction finale et réduisent le surajustement. Ils produisent néanmoins des résultats plus complexes. 

Comment fonctionne un Random Forest ?

Un Random Forest nécessite trois hyper paramètres principaux, définis avant l’entraînement :

• la taille des arbres, c’est-à-dire le nombre de nœuds maximal ; 
• le nombre d’arbres à utiliser ; 
• le nombre de caractéristiques échantillonnées.

 

Random Forest combine le concept de bagging (pour bootstrap aggregating) avec des arbres de décision. Cela lui permet de générer un ensemble de modèles prédictifs diversifié et solide. Cet algorithme s’applique autant pour des tâches de régression que de classification.

Bagging (Bootstrap Aggregating)

Il s’agit d’une technique de rééchantillonnage avec remplacement. Pour former chaque arbre décisionnel individuel dans la forêt, un échantillon aléatoire avec remplacement est prélevé à partir du jeu de données d’entraînement originel. Cette technique va permettre de créer plusieurs jeux d’entraînement différents. Ainsi, chacun des arbres est formé sur un dataset légèrement différent. C’est cette diversité dans les ensembles de données d’entraînement qui va contribuer à la variabilité des arbres.

Construction des arbres de décision

Chaque arbre décisionnel est construit en itérant de manière récursive à travers l’ensemble du jeu de données d’entraînement. À chaque nœud de l’arbre, on choisit une séparation optimale en se basant sur un critère, comme l’indice de Gini pour les tâches de classification ou la réduction de variance pour les tâches de régression. Notez toutefois que, dans le contexte d’une Random Forest, seuls certains des attributs sont pris en compte à chaque nœud. Ils sont sélectionnés au hasard parmi l’ensemble complet des attributs. Cela ajoute une dimension supplémentaire.

Ensemble des arbres

Dès lors que tous les arbres ont été construits, l’étape suivante consiste à combiner les prédictions de chaque arbre pour produire une prédiction globale. Dans le cas d’une régression, il est question le plus souvent de la moyenne des prédictions de tous les arbres. En classification, elle est généralement déterminée par un vote majoritaire parmi les prédictions de tous les arbres.

Comment utiliser Random Forest de manière efficace ?

Il existe certaines bonnes pratiques permettant d’optimiser l’efficacité de l’algorithme d’apprentissage supervisé Random Forest.

L’étape clé de la préparation des données

Avant d’utiliser l’algorithme, les données doivent être nettoyées, normalisées et prétraitées soigneusement. Cela comprend la gestion des valeurs manquantes, le codage des variables catégorielles, et la normalisation des variables numériques.

La sélection des hyperparamètres

N’hésitez pas à expérimenter différents hyperparamètres. Des techniques comme le Grid Search, ou recherche en grille, ou encore le Random Search, recherche aléatoire, peuvent vous permettre de trouver les plus adaptés.

L’importance de la phase de validation

Des techniques de validation croisée, comme k-fold, permettent d’évaluer la performance du modèle sur des ensembles de données différents. C’est un moyen efficace d’estimer la capacité de généralisation du modèle sur des données inconnues.

La surveillance du surajustement, ou overfitting

Soyez attentif aux signes de surajustement en évaluant les performances de votre modèle sur différents dataset. Si vous en constatez, il peut être nécessaire de limiter la complexité du modèle, en ajustant les hyperparamètres.

L’interprétation des résultats

Cette étape est cruciale pour comprendre les mécanismes sous-jacents de la prédiction et pour extraire des informations utiles sur les relations entre les variables.

Dans quels cas utiliser Random Forest ?

Comme nous l’avons vu, cet algorithme d’apprentissage supervisé est adapté autant pour des tâches de classification que de régression. 

Random Forest pour la classification

Random Forest permet de classer des données avec des étiquettes de classe discrètes. On le retrouve fréquemment dans des applications telles que la détection de spam, la classification d’images ou encore la détection de fraudes. L’algorithme s’avère efficace :

• lorsque vous travaillez avec des ensembles de données comportant de nombreuses caractéristiques catégorielles ou des interactions complexes entre les variables ;
• lorsque les relations entre les variables et les étiquettes de classe peuvent être modélisées de manière non linéaire ;
• pour la classification multiclasses, c’est-à-dire lorsque vous devez classer des données en plusieurs catégories.

 

Random Forest pour la régression

Si votre ensemble de données implique une variable cible continue et que vous visez à prédire des valeurs numériques, vous pouvez opter pour Random Forest. On l’utilise couramment pour des tâches comme la prévision des ventes, la prédiction de prix et la modélisation de la croissance. 

Il s’adapte aux problèmes où des relations non linéaires complexes existent entre les variables prédictives et la variable cible. De plus, il offre une modélisation plus précise par rapport aux modèles linéaires traditionnels. L’algorithme peut être particulièrement utile pour prédire des tendances à court terme dans de nombreux domaines.

Quelques exemples d’utilisation de Random Forest

Random Forest est à la fois simple et très polyvalent. C’est ce qui en fait un outil très apprécié pour des prédictions précises et des analyses significatives dans de nombreux domaines.

Vente et Marketing

Dans le retail, Random Forest est utilisé pour prédire les ventes en fonction de divers facteurs. Il peut s’agir des tendances historiques, mais également d’autres variables comme les données météorologiques ou les promotions en cours.

Les entreprises d’e-commerce s’appuient aussi sur cet outil pour recommander des produits à leurs clients en fonction de leurs préférences et de leurs comportements d’achat passés par exemple. En analysant les comportements des clients, ils peuvent prédire des modèles de consommation, et ainsi mieux personnaliser les offres, améliorer l’expérience client et accroître la fidélité à la marque.

Détection de fraudes financières

Les banques et les institutions financières peuvent utiliser l’IA comme Random Forest pour détecter les transactions suspectes ou les fraudes. L’algorithme peut aussi être utilisé par exemple pour évaluer les clients présentant un risque élevé de crédit.

Dans le secteur de la santé

Random Forest peut s’appliquer dans la prédiction des diagnostics. À partir des données de patients, comme leurs antécédents médicaux, leurs résultats de tests et leurs symptômes, l’IA est capable de prédire les risques de maladies. L’algorithme trouve aussi des applications dans la biologie informatique. Les médecins l’utilisent par exemple pour la classification de l’expression des gènes. Il peut également contribuer à la découverte de biomarqueurs et l’annotation de séquences. 

Quels sont les avantages clés de Random Forest ?

Si les Random Forest sont parmi les algorithmes de Machine Learning les plus populaires, c’est parce qu’ils présentent des avantages non négligeables. À commencer par leur capacité à produire des prédictions précises, même avec des ensembles de données complexes. De plus, ce sont des modèles robustes, pouvant gérer des datasets de grande taille affichant un grand nombre de variables d’entrée, sans souffrir d’un surajustement excessif. Ils sont donc très polyvalents en termes de modélisation prédictive.

En utilisant des techniques telles que le bagging et la sélection aléatoire des fonctionnalités, les Random Forest réduisent le surajustement par rapport à un simple arbre de décision, ce qui permet une meilleure généralisation sur de nouveaux ensembles de données. Relativement simples à comprendre et à mettre en œuvre, ils nécessitent moins de réglages d’hyperparamètres que d’autres modèles complexes. Ils peuvent de plus gérer des datasets combinant de caractéristiques catégorielles et numériques, sans exiger beaucoup de prétraitement.

Le Random Forest est rapidement devenu l’un des algorithmes de Machine Learning les plus populaires et les plus largement utilisés. Il a largement contribué à l’avancement des technologies de Machine Learning. C’est un outil essentiel pour la modélisation prédictive dans de nombreux domaines, comme la justice, la finance ou la médecine.