 Décrire le processus d'apprentissage de l'arbre de décision.
L'apprentissage par arbre de décision est une technique d'apprentissage automatique supervisée utilisée pour créer un modèle prédictif. Il est utilisé pour cartographier les observations concernant un élément sur un ensemble prédéfini de classes. L'arbre de décision est généré en divisant un ensemble de données en sous-ensembles en fonction des résultats des tests précédents. Chaque division ultérieure est basée sur le fait qu'une condition est vraie ou fausse et chacune de ces sous-divisions produira une branche dans l'arbre de décision. Afin de déterminer la meilleure répartition, une mesure d'impureté telle que l'entropie ou Gini est utilisée pour mesurer les données à chaque étape. À l'étape finale, lorsque toutes les divisions ont été effectuées et que toutes les conditions ont été évaluées, le résultat final d'un arbre de décision est un ensemble de règles pouvant être utilisées pour la prédiction.