 Comparer un arbre de décision à d'autres types d'algorithmes d'apprentissage automatique
Les arbres de décision sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique supervisé utilisé pour les tâches de classification. Contrairement à d'autres algorithmes d'apprentissage automatique, les arbres de décision ont l'avantage supplémentaire de pouvoir visualiser les décisions prises par le modèle. Cela les rend faciles à interpréter et à expliquer, ce qui peut être utile pour faire des prédictions dans des contextes commerciaux et autres. De plus, les arbres de décision ne sont pas sujets aux mêmes types de biais ou de problèmes de surajustement auxquels d'autres algorithmes peuvent être sensibles, tels que les réseaux de neurones ou les machines à vecteurs de support. Cependant, les arbres de décision peuvent être légèrement moins précis que certains autres modèles, de sorte qu'ils ne sont pas toujours le bon choix pour une tâche donnée.