 Quel est le facteur le plus important lorsque l'on considère l'utilisation d'un arbre de décision pour une tâche donnée ?
Le facteur le plus important lors de l'examen de l'utilisation d'un arbre de décision pour une tâche donnée est la sélection des caractéristiques correctes. La sélection des caractéristiques influence la structure de l'arbre de décision et impacte sa précision. Les fonctionnalités doivent être choisies avec soin pour s'assurer qu'elles capturent les modèles les plus importants dans les données, tout en minimisant les fonctionnalités redondantes. Il est également important d'identifier tout biais potentiel dans les données avant de construire un arbre de décision, car cela peut réduire considérablement la précision des prédictions.