 Expliquer les compromis d'un algorithme d'arbre de décision
L'algorithme d'arbre de décision a plusieurs compromis qui doivent être pris en compte. Les principaux avantages de l'algorithme d'arbre de décision sont qu'il peut être compris facilement et rapidement, nécessite relativement peu de préparation des données et est capable de gérer à la fois des données continues et catégorielles. Cependant, les arbres de décision sont sujets au surajustement, où le modèle est trop complexe et correspond trop étroitement aux données de formation. Cela peut entraîner de mauvaises performances de généralisation sur des ensembles de données invisibles. De plus, les arbres de décision peuvent être instables, de petits changements dans les données d'apprentissage entraînant de grands changements dans la structure de l'arbre de décision. Enfin, les arbres de décision nécessitent souvent d'être élagués pour réduire le surajustement, qui peut être coûteux en calcul.