Last Updated on 06/11/2024 by Jean-Paul RIVES
Démystifier l’arbre de décision : Le guide complet
Imaginez : Vous êtes dans une forêt dense, et vous devez choisir le chemin à suivre. L’arbre de décision est comme un guide magique qui vous aide à prendre la meilleure décision.
Un arbre décisionnel se révèle être un outil puissant et intuitif dans le vaste domaine de la prise de décision. Sa capacité à modéliser des choix complexes à travers une structure hiérarchique simplifie grandement l’analyse de décisions variées.
L’efficacité des arbres de décision repose sur leur aptitude à décomposer un problème décisionnel en une série de questions plus simples, facilitant ainsi la compréhension et la résolution de la question initiale.
L’importance des arbres de décision ne cesse de croître dans le contexte actuel, où les décisions stratégiques doivent être prises rapidement tout en tenant compte d’une multitude de variables. Cette méthode propose un cadre structuré pour évaluer les différentes options, leurs conséquences possibles, et pour choisir la direction la plus avantageuse.
Cet article a pour but d’offrir une exploration approfondie d’un arbre décisionnel, en mettant en lumière son fonctionnement, sa construction et son application dans divers contextes.
Les attentes sont élevées : fournir une compréhension claire et précise qui peut servir de guide à ceux qui cherchent à appliquer cette technique dans leurs processus décisionnels.
Table des matières
Découvrez les bases d'un arbre de décision
Qu'est-ce qu'un arbre de décision
Un arbre de décision vous aide à organiser vos pensées et à choisir la meilleure option. C’est un peu comme un jeu de piste dans la forêt, où chaque choix vous rapproche de la réponse magique !
L’arbre décisionnel est une méthode d’organisation et d’évaluation des données pour aider à adopter des décisions logiques. Cette approche utilise un processus de calcul simple pour classer et déterminer l’option la plus optimale.
La définition d’un arbre décisionnel repose sur sa structure unique, conçue pour simuler le processus de prise de décision à travers un organigramme.
Cet outil graphique illustre chaque étape du processus décisionnel, depuis le point de départ (le nœud racine) jusqu’aux résultats finaux (les feuilles), en passant par divers scénarios (les branches).
Les composants de l’arbre de décision comprennent généralement plusieurs sections.
Le nœud racine, qui correspond à la question que vous vous posez, c’est le concept essentiel.
Mais, avant de commencer à construire votre arbre, réfléchissez un instant à cette citation :
"Un problème sans solution est un problème mal posé."
Toutes nos pensées proviennent de ce point. La source est le choix auquel nous sommes confrontés, et c’est la question principale que nous cherchons à résoudre.
Par exemple : « Comment trouver de nouveaux clients ? »
Les branches :
Les branches symbolisent nos choix principaux. Ce sont nos alternatives importantes.
Dans l’exemple, on pourrait indiquer les branches suivantes :
- Prospecter par téléphone ?
- Lancer une campagne de Publicité ?
- Prospecter par emails ?
Les sous-branches :
Les sous-branches peuvent être considérées comme des ramifications de la branche principale. Elles peuvent être considérées comme des options détaillées.
Ainsi soit la branche principale : … –> Lancer une campagne de Publicité ?
On pourra considérer les sous-branches suivantes :
- — Pub Facebook Ads ?
- — Pub Magazine ?
- — Pub Google Ads ?
Popularité des arbres de décision en machine learning
Le Machine Learning a grandement contribué à la popularité croissante des arbres de décision.
« OK JP, “mets de l’huile” : c’est quoi ce truc de machine Learning ? »
Bien sûr ! Imagine que tu as un super cerveau électronique qui veut apprendre à faire des choses. Eh bien, le Machine Learning (ou apprentissage automatique) est comme une baguette magique pour ce cerveau électronique.
Le Machine Learning permet à nos cerveaux électroniques de mémoriser par eux-mêmes à partir des données et de devenir de plus en plus forts au fil du temps.
C’est un peu comme si nos ordinateurs avaient leur propre école secrète pour devenir plus malins ! C’est une sous discipline de l’intelligence artificielle.
Grâce à leur efficacité remarquable dans la classification et la régression, ces modèles offrent une méthode fiable pour analyser les données et générer des prévisions précises. Leur simplicité visuelle permet également aux non-experts d’interpréter facilement les résultats.
L’apprentissage par arbre de décision est une technique qui exploite un arbre décisionnel comme approche pour faire des prédictions. Cette méthodologie est couramment appliquée dans les domaines de l’exploration de données et de l’apprentissage automatique.
Le Machine Learning est utilisé dans plein de secteurs différents :
- 1. Automobile : Vous savez, les voitures autonomes qui peuvent rouler toutes seules ? Eh bien, le Machine Learning les aides à comprendre ce qui se passe autour d’elles et à prendre des décisions intelligentes.
- 2. Biens de consommation : Quand vous faites du shopping en ligne et que le site vous dit « Les autres clients ont aimé ça », c’est grâce au Machine Learning ! Il analyse vos préférences et vous recommande des produits similaires.
- 3. Finance : Imagine un responsable d’agence qui veut savoir si quelqu’un va rembourser son prêt à la banque. Le Machine Learning peut prédire les risques financiers en regardant plein de données.
- 4. Transport : Quand vous utilisez une application pour trouver le meilleur chemin pour aller quelque part, c’est encore le Machine Learning qui travaille en coulisses ! Il calcule les itinéraires les plus rapides.
- 5. Santé : Les assistants de diagnostic, comme des détectives médicaux, se servent du Machine Learning. Ils analysent des symptômes et des données pour aider les médecins à poser des diagnostics.
Composants clés d'un arbre décisionnel
Les éléments fondamentaux d’un arbre de décision incluent les nœuds, représentant les points de décision ; les branches, illustrant les chemins possibles à partir de chaque nœud ; et les feuilles, indiquant les résultats finaux.
Chaque branche reflète une option ou une réponse envisageable à la question posée au nœud correspondant.
Pourquoi faire un arbre de décision ?
«Attendre fait mal. Oublier fait mal. Mais ne pas savoir quelle décision prendre est la pire des souffrances.»
Élaborer un arbre de décision est essentiel pour simplifier vos choix dans des situations complexes, en offrant une représentation visuelle claire et structurée des décisions possibles et de leurs conséquences potentielles.
Cet outil, au cœur du Machine Learning et de l’intelligence artificielle, permet d’analyser un ensemble de données pour en extraire des modèles prédictifs, facilitant ainsi la classification ou la régression dans des cas variés, allant de l’acceptation de prêts financiers à la prédiction de prix dans l’immobilier.
Grâce à sa capacité à segmenter l’espace des observations en sous-ensembles homogènes, basée sur des critères discriminants clairement définis, l’arbre de décision aide à identifier les relations significatives entre les variables d’entrée et le paramètre cible.
De plus, son approche itérative et hiérarchique rend l’étude accessible et compréhensible même pour ceux qui n’ont pas une formation approfondie en statistique ou en data science.
En somme, utiliser un arbre de décision offre non seulement un avantage compétitif en termes d’efficacité et de précision dans le traitement des données, mais aussi une opportunité d’améliorer les choix stratégiques au sein des équipes.
Comment faire un arbre de décision ?
Pour créer un arbre de décision, commencez par définir clairement votre problème (nommé variable cible ou noeud racine).
Ce noeud racine sert de point de départ pour toutes les décisions suivantes et doit être gardé à l’esprit tout au long du processus.
Dans l’exemple, notre variable cible correspond à « Comment trouver de nouveaux clients ? »
Ensuite, rassemblez un ensemble de données pertinent. Ces données vont nous servir à définir les différentes branches porteuses.
Ainsi dans l’exemple « Comment trouver de nouveaux clients ? », on a construit les branches et sous-branches suivantes :
- Faire de la Prospection téléphonique?
- Faire de la Publicité ?
- Faire de la Pub Facebook ?
- Faire de la pub sur des journaux ?
- Faire de la pub sur des journaux nationaux ?
- Faire de la pub sur des journaux locaux ?
- Faire de la pub Google ?
- Faire de la Prospection par emails ?
Ensuite, définissez les attributs qui vont influencer votre choix. Dans notre exemple, on pourra lister les attributs suivants :
- Le coût,
- la valeur escomptée (probabilité de succès),
- les ressources nécessaires
- et le temps que cela prendra.
- Le budget
Ainsi, l’analyse de ces données permet d’identifier les attributs les plus significatifs qui influencent la décision.
Enfin, en fonction des priorités que vous attribuez aux attributs, appliquez des pourcentages, des règles de calcul et donnez une note.
Cette notation détermine votre choix final.
Bon dans notre exemple, c’est pas facile, car l’entropie est élevée.
« JP, c’est quoi ce truc ? Arrête de parler charabias. »
OK, j’explique : il existe une notion particulière pour déterminer votre choix, c’est le concept d’entropie.
Imaginez que vous jouez à un jeu où vous devez prendre des décisions. Par exemple, décider si vous devriez porter un short ou un pantalon pour sortir.
L’entropie dans un arbre de décision est comme un petit lutin qui mesure à quel point vos choix sont confus ou organisés.
Si vous avez beaucoup d’options et qu’elles sont toutes aussi bonnes les unes que les autres, l’entropie est élevée. C’est comme si le lutin était perdu dans une forêt dense et ne savait pas quelle direction choisir.
Mais si vous avez seulement quelques options très différentes, l’entropie est basse. Le lutin sait exactement où aller, comme s’il était sur un chemin bien balisé.
En gros, l’entropie nous dit à quel point c’est facile ou difficile de prendre une décision. Plus l’entropie est faible, plus c’est simple !
Une autre notion à comprendre dans l’arbre décisionnel, c’est le gain d’information :
« Késako ? »
Maintenant, imaginez que vous trouvez un indice secret qui vous indique quelle branche est la meilleure.
Ce super indice s’appelle le gain d’information ! Il mesure à quel point une question est utile pour prendre une décision.
Dans notre exemple les questions :
« Est-ce que les coûts engendrés seront inférieurs à mille euros »
« Est-ce que le nombre de personnes contactées sera supérieur à 10 000 »
permettront d’éliminer certaines options.
Plus le gain d’information est grand, plus la question est importante pour nous aider à choisir. Pour calculer le gain d’information, on regarde comment l’entropie change avant et après avoir posé une question.
Si la confusion diminue beaucoup, le gain d’information est élevé !
C’est comme si l’on trouvait un trésor dans notre jeu : ça nous aide à décider plus facilement.
En résumé, le gain d’information est notre super pouvoir pour choisir la meilleure branche dans notre jeu d’arbre de décision !
Une façon de mesurer une norme est d’utiliser diverses méthodes telles que le coût, l’évaluation, la proportion, le revenu et la note.
Si la situation est complexe, on pourra recourir à un algorithme, comme ID3, C4. 5 ou Random Forest, pour segmenter l’ensemble de données en sous-ensembles homogènes basés sur ces attributs.
Chaque segmentation représente un noeud interne de l’arbre, où une question est posée sur l’attribut choisi.
Les réponses guident vers les branches suivantes jusqu’à atteindre un noeud feuille, qui donne la décision finale ou la classification. Pour améliorer la précision et éviter le sur-apprentissage, appliquez des techniques de pré-élagage ou de post-élagage pour simplifier l’arbre décisionnel.
« ça veut dire quoi ? »
C’est simple, on coupe des branches.
Enfin, validez le modèle avec un ensemble de données test pour évaluer sa performance et ajustez si nécessaire.
Cet outil puissant offre une représentation visuelle facile à comprendre des processus décisionnels, rendant l’analyse de données complexe accessible et applicable à divers scénarios, allant de la finance à la santé.
Explorez le fonctionnement d'un arbre décisionnel
La notion de « Classes spécifiques »
Notre arbre de décision est comme une carte de la forêt. Il a une racine (le point de départ) et des branches qui se ramifient.
Chaque branche représente une question que nous devons poser. Par exemple, « Est-ce que tu as faim ? »
En fonction de nos réponses, nous suivons différentes branches jusqu’à atteindre les feuilles de l’arbre décisionnel. Chaque feuille est une décision finale.
Les Classes Spécifiques : Maintenant, imagine que nous cherchons un trésor caché dans la forêt. Ce trésor est notre classe spécifique. Une classe spécifique est un groupe auquel nous appartenons.
Par exemple, les groupes pourraient être :
Amateurs de Biscuits : Ceux qui aiment les biscuits.
Non-Amateurs de Biscuits : Ceux qui n’aiment pas les biscuits.
Chaque feuille de l’arbre nous dirige vers l’un de ces groupes spécifiques.
Comment Ça Marche ? :
Supposons que nous répondions « Oui » à la question « As-tu faim ? »
L’arbre décisionnel nous envoie sur la branche « Veux-tu manger un biscuit au beurre d’arachide ? »
Si « OUI », hop ! Nous voilà dans la classe spécifique des Amateurs de Biscuits !
Si nous avions répondu « Non », nous serions allés dans la classe des Non-Amateurs de Biscuits.
Pourquoi est-ce Important ? :
Les classes spécifiques nous aident à prendre des décisions précises. Par exemple, si nous savons que nous sommes dans la classe des Amateurs de Biscuits, nous choisirons toujours les options liées aux biscuits.
C’est comme si chaque groupe avait sa propre étiquette magique, et l’arbre décisionnel nous guide vers la bonne étiquette !
Mécanisme de prise de décision d'un arbre
Le processus suivi par un arbre de décision implique l’évaluation systématique selon des critères prédéfinis pour aboutir à une conclusion.
Ce mécanisme repose sur l’analyse itérative des données disponibles, permettant ainsi d’affiner progressivement la direction prise jusqu’à atteindre la solution optimale.
Étapes de création d'un arbre décisionnel
La création d’un arbre décisionnel commence par la collecte de données, essentielle pour alimenter le modèle avec des informations pertinentes.
L’étape suivante consiste en l’analyse et la préparation des données, avant d’entamer la phase finale : la modélisation. Cette dernière transforme l’ensemble des données en un organigramme clair qui guide la prise de décisions.
Algorithmes pour construire un arbre de décision
Dans les différents outils cités plus bas dans cet article, plusieurs algorithmes sont utilisés pour construire des arbres de décision, chacun ayant ses spécificités.
Parmi eux figurent ID3, C4.5 et surtout CART (Classification and Regression Trees), ce dernier étant particulièrement apprécié pour sa capacité à gérer aussi bien les tâches de classification que celles liées à la régression.
« JP, c’est quoi une tâche de régression et une tâche de classification ? »
Dans le cas de la régression, l’arbre nous aide à estimer des valeurs numériques. Par exemple pour évaluer le prix d’une maison.
Dans le cas de la classification, l’arbre de décision est comme un jeu de questions-réponses pour trier les choses. Il nous aide à ranger les objets dans différentes catégories. Par exemple, au lieu de prédire les coûts d’une maison, on annonce sa catégorie. Ainsi, on pourra classer les maisons en fonction de leurs caractéristiques (Avec jardin — Nombre de chambres…).
Comprenez l'importance d'un arbre décisionnel dans la prise de décision
Avantages et inconvénients
Les principaux avantages résident dans leur simplicité visuelle et leur transparence, rendant les arbres accessibles même aux non-initiés. Toutefois, ils peuvent souffrir du phénomène du sur-apprentissage si les données ne sont pas correctement préparées ou si l’arbre est trop complexe.
Dans ces cas complexes, je vous conseille de commencer par établir une matrice de décision. En effet, la matrice affiche les différentes options et les critères de décision déterminants pour vous. Vous affectez à chaque critère un coefficient de pondération et le calcul final vous indique le choix le plus judicieux.
Cas d'utilisation dans différents secteurs
Que ce soit pour améliorer vos plannings prévisionnels, vos finances, votre santé ou vos choix marketing, les arbres de décision trouvent leur application grâce à leur polyvalence. Ils aident à identifier les meilleurs segments pour acquérir des clients potentiels, diagnostiquer des maladies ou encore à évaluer les risques financiers.
Vous pouvez par exemple créer un arbre décisionnel pour choisir le meilleur outil permettant de perfectionner votre productivité.
Quels outils pour faire un arbre de décision ?
Pour créer un arbre de décision, plusieurs outils et logiciels sont à votre disposition, chacun avec ses propres avantages. Parmi les plus populaires, on trouve Scikit-learn, une bibliothèque de machine learning pour Python qui offre une grande flexibilité et une multitude d’options pour la conception d’arbres décisionnels. Elle permet non seulement la classification et la régression, mais aussi l’ajustement des hyper-paramètres pour optimiser votre modèle.
Un autre outil très apprécié est R avec son package rpart, spécialement conçue pour la création d’arbres décisionnels, offrant une approche simple et fonctionnelle pour analyser des ensembles de données complexes.
Pour ceux qui préfèrent une interface graphique, Lucidchart propose une solution intuitive pour dessiner un arbre décisionnel sous forme d’organigrammes, facilitant ainsi la visualisation des décisions et de leurs résultats potentiels.
Chaque outil a sa spécificité: Scikit-learn est idéal pour l’analyse statistique et le machine learning, R se distingue par sa puissance en matière de calcul statistique et Lucidchart par sa capacité à simplifier la représentation visuelle des arbres.
En choisissant le système adapté à vos besoins, vous maximiserez vos chances de concevoir un arbre de décision efficace, capable d’orienter les décisions stratégiques avec précision.
Conclusion
En conclusion, un arbre de décision présente plusieurs avantages :
- Facilité de compréhension : Les arbres de décision sont visuels et intuitifs. Ils ressemblent à des diagrammes avec des questions et des réponses. Cela les rend faciles à comprendre.
- Prise de décision structurée : L’arbre de décision nous guide étape par étape dans la prise de décision. Nous posons des questions et suivons les branches jusqu’à arriver à une réponse. C’est comme un jeu de devinettes !
- Adaptabilité : Les arbres de décision peuvent être utilisés dans de nombreux domaines. Par exemple, pour prédire le prix des maisons, classer des fruits ou diagnostiquer des maladies. Ils s’adaptent à différentes situations.
- Interprétabilité : Lorsque nous utilisons un arbre de décision pour prendre une décision, nous pouvons facilement expliquer pourquoi nous avons choisi cette voie. Cela rend le processus transparent et compréhensible.
- Précision : Avec des données appropriées, les arbres de décision peuvent être très précis pour la classification ou la régression. Ils peuvent nous aider à faire des estimations ou à prendre des décisions efficaces.
En résumé, un arbre décisionnel se distingue par sa grande utilité et son potentiel dans divers domaines nécessitant une analyse rigoureuse et structurée pour guider efficacement la prise de décisions.
L’exploration et l’application judicieuse d’un arbre de décision peuvent mener à une véritable innovation dans le traitement des données et améliorer significativement le processus décisionnel.
Il est donc vivement recommandé aux professionnels comme aux chercheurs d’intégrer cet outil dans leurs pratiques pour exploiter pleinement leur potentiel.
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Jean-Paul RIVES
Auteur : Jean-Paul RIVES
Passionné d’organisation, je me suis lancé il y a plus de 17 ans maintenant en tant que freelance consultant et j’ai conseillé avec succés de nombreuses PME et TPE.
Cet article a été publié en premier sur le site : azl.mysoftcompagnon.fr
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