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Promenade en forêts aléatoires

Les forêts aléatoires, inventées par Breiman en 2001, comptent parmi les algorithmes les plus utilisés pour résoudre des problèmes de régression et de classification, notamment en grande dimension. Elles possèdent en pratique de bonnes capacités prédictives et sont faciles à utiliser puisqu’elles ne nécessitent pas la calibration de multiples paramètres. Cependant les résultats théoriques actuels ne permettent pas d’appréhender complètement les mécanismes à l’oeuvre dans les forêts aléatoires. Dans cet exposé, je présenterai un premier résultat de convergence pour les forêts de Breiman. Je montrerai également en quoi l’estimateur des forêts aléatoires est supérieur à celui d’un arbre individuel.

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