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==Définition==
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Les forêts aléatoires (de l'anglais ''random forest classifier'') aussi appelées forêts d'arbres décisionnels, ont été formellement proposées en 2001 par Leo Breiman et Adèle Cutler. Elles font partie des techniques d'apprentissage automatique. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de mise en grappe (''bagging''). L'algorithme des forêts d'arbres décisionnels effectue un apprentissage sur de multiples arbres de décision entraînés sur des sous-ensembles de données légèrement différents.
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==Français==
==Français==
'''forêt aléatoire <small>nom fém.</small>'''
'''forêt aléatoire '''


'''forêt d'arbres décisionnels'''  <small>loc. nom.  fém.</small>
'''forêt d'arbres décisionnels'''   


'''ensemble d'arbres décisionnels'''   <small>loc.</small> <small>nom masc.</small>
'''forêt d'arbres aléatoire'''


'''ensemble d’arbres aléatoire''' <small>loc. nom. masc.</small>
'''ensemble d'arbres décisionnels'''   


'''ensemble d’arbres aléatoire'''


==Anglais==
==Anglais==
''' random forest '''
''' random forest '''


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The random forest is a machine learning technique which uses a classification algorithm composed of numerous decision trees. It was formally proposed in 2001 by Leo Breiman and Adèle Cutler.


This algorithm combines the concepts of random subspaces and bagging. The decision tree forest algorithm performs training on multiple decision trees trained on slightly different data subsets.


==Español==
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/For%C3%AAt_d%27arbres_d%C3%A9cisionnels ''Source : Wikipedia, ''Forêt d'arbres décisionnels''.]
''''' bosques aleatorios '''''  


[http://wikistat.fr/pdf/st-m-app-agreg.pdf Source: Wikistats.fr, ]
''Algoritmo de clasificación compuesto por numerosos árboles de decisión. Propuesto formalmente en 2001 por Leo Breiman y Adèle Cutler, es una técnica de aprendizaje automático.''
''Este algoritmo combina los agregación de arranque (bagging). El algoritmo del bosque de árboles de decisión aprende a partir de múltiples árboles de decisión entrenados en subconjuntos ligeramente diferentes de los datos.
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==Sources==
 
[https://fr.wikipedia.org/wiki/For%C3%AAt_d%27arbres_d%C3%A9cisionnels  Source : Wikipedia, ''Forêt d'arbres décisionnels''.]
 
[http://wikistat.fr/pdf/st-m-app-agreg.pdf   Source : Wikistats, ''Agrégation de modèles''.]
 
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Dernière version du 18 avril 2026 à 15:36

Définition

Algorithme de classification composé de nombreux arbres de décision. Formellement proposé en 2001 par Leo Breiman et Adèle Cutler, il fait partie des techniques d'apprentissage automatique. Cet algorithme combine les concepts de sous-espaces aléatoires et de ré-échantillonnage avec remise ensembliste (bagging). L'algorithme des forêts d'arbres décisionnels effectue un apprentissage sur de multiples arbres de décision entraînés sur des sous-ensembles de données légèrement différents.

Français

forêt aléatoire

forêt d'arbres décisionnels

forêt d'arbres aléatoire

ensemble d'arbres décisionnels

ensemble d’arbres aléatoire

Anglais

random forest

The random forest is a machine learning technique which uses a classification algorithm composed of numerous decision trees. It was formally proposed in 2001 by Leo Breiman and Adèle Cutler.

This algorithm combines the concepts of random subspaces and bagging. The decision tree forest algorithm performs training on multiple decision trees trained on slightly different data subsets.

Español

bosques aleatorios

Algoritmo de clasificación compuesto por numerosos árboles de decisión. Propuesto formalmente en 2001 por Leo Breiman y Adèle Cutler, es una técnica de aprendizaje automático. Este algoritmo combina los agregación de arranque (bagging). El algoritmo del bosque de árboles de decisión aprende a partir de múltiples árboles de decisión entrenados en subconjuntos ligeramente diferentes de los datos.

Sources

Source : Wikipedia, Forêt d'arbres décisionnels.

Source : Wikistats, Agrégation de modèles.

101 MOTS DE L' IA
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