« Arbre à gradient amplifié » : différence entre les versions

Dernière version du 5 mai 2025 à 15:15

Définition

Algorithme de régression ou de classification de type ensembliste à base d'arbres de décision qui utilise le principe de l'amplification (en anglais, boosting) pour favoriser le choix de certains arbres en utilisant une fonction d'erreur optimisée par descente de gradient.

Voir : Classificateur à gradient amplifié, Arbre de décision à gradient amplifié extrême

Compléments

Nous recommandons l'adjectif « amplifié » ou « dopé » plutôt que « renforcé » pour éviter toute confusion avec l'apprentissage par renforcement et aussi pour favoriser l'emploi du mot « amplifié » comme équivalent du terme anglais « boosting ».

Les arbres de décision à gradient amplifié impliquent la mise en œuvre de plusieurs arbres de décision et l'agrégation de leurs résultats.

L'algorithme XGBoost est un bon exemple d'algorithme d'arbres à gradient amplifié.

La bibliothèque d’apprentissage automatique Scikit-Learn, en langage Python, prend en charge différentes implémentations de classificateurs à gradient amplifié.

Français

arbre / arbres à gradient amplifié

arbre / arbres de décision à gradient amplifié

arbre / arbres de décision à gradient dopé

arbre / arbres à gradient dopé

arbre / arbres de décision à amplification de gradient

arbre / arbres à amplification de gradient

arbre / arbres de décision à dopage de gradient

arbre / arbres à dopage de gradient

arbre / arbres de décision à gradient renforcé (Risque de confusion avec l'apprentissage par renforcement)

arbre / arbres à gradient renforcé (Risque de confusion avec l'apprentissage par renforcement)

arbre / arbres de décision à renforcement de gradient (Risque de confusion avec l'apprentissage par renforcement)

arbre / arbres à renforcement de gradient (Risque de confusion avec l'apprentissage par renforcement)

arbre / arbres à gradient boosté (anglicisme)

Anglais

gradient-boosted decision tree / trees

gradient-boosted tree / trees

gradient-boosted

gradient boosted decision tree / trees

gradient boosted tree / trees

gradient boosted

gradient-boosting decision tree / trees

gradient-boosting tree / trees

gradient boosting decision tree / trees

gradient boosting tree / trees

GBDT

GDT

Sources

Article - Grant, L., Diagne, M., Aroutiunian, R., Hopkins, D., Bai, T., Kondrup, F., & Clark, G. (2025). Machine learning outperforms the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) in predicting need for early critical care. Canadian Journal of Emergency Medicine, 27(1), 43-52 - arbres à gradient amplifié

Glossaire ISI - amplification

Thèse C. Coulombe - arbres à gradient dopé, arbres à dopage de gradient, arbres à renforcement de gradient

Termino

Wikipedia - boosting

Scikit-Learn, Gradient Boosting Regressor

Scikit-Learn, Gradient Boosting Classifier

KDnuggets - Gradient Boosted Decision Trees

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 ==Définition==
-Algorithme de régression et de classification de type ensembliste à base d'arbres de décision qui utilise le principe du [[dopage]] (boosting) pour renforcer le choix de certains arbres en utilisant une fonction de coût optimisée par [[descente de gradient]].
+Algorithme de [[régression]] ou de [[classification]] de type [[apprentissage ensembliste|ensembliste]] à base d'[[arbre de décision|arbres de décision]] qui utilise le principe de l'[[amplification]] (en anglais, boosting) pour favoriser le choix de certains arbres en utilisant une [[fonction d'erreur]] optimisée par [[descente de gradient]].
-voir : [[Classificateur à renforcement de gradient]]
+Voir : [[Classificateur à gradient amplifié]], [[Arbre de décision à gradient amplifié extrême]]
 == Compléments ==
-[[Renforcement XG|XGBoost]] ou [[Renforcement XG]] est un très bon exemple d'arbre à gradient dopé.
+Nous recommandons l'adjectif « amplifié » ou « dopé » plutôt que « renforcé » pour éviter toute confusion avec l'[[apprentissage par renforcement]] et aussi pour favoriser l'emploi du mot « amplifié » comme équivalent du  terme anglais « boosting ».
+<hr/>
+Les arbres de décision à gradient amplifié impliquent la mise en œuvre de plusieurs arbres de décision et l'agrégation de leurs résultats.
+<hr/>
+L'algorithme [[XGBoost]] est un bon exemple d'algorithme d'arbres à gradient amplifié.
+<hr/>
+La bibliothèque d’apprentissage automatique Scikit-Learn, en langage Python, prend en charge différentes implémentations de classificateurs à gradient amplifié.
+==Français==
+'''arbre / arbres à gradient amplifié'''
+'''arbre / arbres de décision à gradient amplifié'''
+'''arbre / arbres de décision à gradient dopé'''
+'''arbre / arbres à gradient dopé'''
+'''arbre / arbres de décision à amplification de gradient'''
+'''arbre / arbres à amplification de gradient'''
+'''arbre / arbres de décision à dopage de gradient'''
+'''arbre / arbres à dopage de gradient'''
+'''arbre / arbres de décision à gradient renforcé''' <small>(Risque de confusion avec l'[[apprentissage par renforcement]])</small>
-==Français==
+'''arbre / arbres à gradient renforcé''' <small>(Risque de confusion avec l'[[apprentissage par renforcement]])</small>
-'''arbre à gradient dopé'''
+'''arbre / arbres de décision à renforcement de gradient''' <small>(Risque de confusion avec l'[[apprentissage par renforcement]])</small>
-'''arbre à gradient renforcé'''
+'''arbre / arbres à renforcement de gradient''' <small>(Risque de confusion avec l'[[apprentissage par renforcement]])</small>
-'''ardre à renforcement de gradient'''
+'''arbre / arbres à gradient boosté'''  <small>(anglicisme)</small>
 ==Anglais==
-'''gradient boosting classifier'''
+'''gradient-boosted decision tree / trees'''
+'''gradient-boosted tree / trees'''
+'''gradient-boosted'''
+'''gradient boosted decision tree / trees'''
+'''gradient boosted tree / trees'''
+'''gradient boosted'''
+'''gradient-boosting decision tree / trees'''
+'''gradient-boosting tree / trees'''
+'''gradient boosting decision tree / trees'''
+'''gradient boosting tree / trees'''
+'''GBDT'''
+'''GDT'''
+==Sources==
-'''gradient boosting trees'''
+[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39560909/#fra-abstract Article - Grant, L., Diagne, M., Aroutiunian, R., Hopkins, D., Bai, T., Kondrup, F., & Clark, G. (2025). ''Machine learning outperforms the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS) in predicting need for early critical care''. Canadian Journal of Emergency Medicine, 27(1), 43-52 - ''arbres à gradient amplifié'']
-<small>
+[https://isi-web.org/glossary/3217  Glossaire ISI - amplification]
-[https://en.wikipedia.org/wiki/Boosting_(machine_learning) Source : Wikipedia IA]
+[https://r-libre.teluq.ca/1894/1/Th%C3%A8se_Coulombe.pdf Thèse C. Coulombe - ''arbres à gradient dopé'', ''arbres à dopage de gradient'', ''arbres à renforcement de gradient'']
-[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino  ]]
-[[Utilisateur:Claude Coulombe ]]
+[[Utilisateur:Patrickdrouin | Termino ]]
-[http://isi.cbs.nl/glossary/term414.htm  Source : ISI ]
+[https://fr.wikipedia.org/wiki/Boosting Wikipedia - boosting]
+[https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor.html#sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor Scikit-Learn, Gradient Boosting Regressor]
+[https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier.html#sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier Scikit-Learn, Gradient Boosting Classifier]
+[https://www.kdnuggets.com/2021/04/gradient-boosted-trees-conceptual-explanation.html KDnuggets - Gradient Boosted Decision Trees]
 [[Catégorie:Apprentissage automatique]]
 [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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