Arbre de décision (decision trees)

Vous trouverez ci-dessous les instructions et détails sur l’application permettant de tester les arbres de décisions sur un jeu de donnée fourni.

L’application fournie un exemple pour créer et entrainer un arbre de décision ou une forêt d’arbres décisionnels à l’aide d’une bibliothèque ou non. La première partie de l’application implémente l’algorithme de création et d’entrainement depuis zéro, et la deuxième partie présente l’utilisation de la bibliothèque sklearn.

Installation

Pour installer l’application, commencez par copier le dépot du livre (AI-book sur github), soit en recupérant l’archive zip depuis github, soit à l’aide de l’outil git:

git clone https://github.com/iridia-ulb/AI-book

Puis, accedez au dossier :

cd DecisionTrees

Après avoir installé python et poetry, rendez vous dans ce dossier et installez les dépendances du projet :

poetry install

Utilisation

Lancez le programme avec la commande suivante:

poetry run python main.py

Le programme commencera par afficher la matrice de corélation entre les différentes variables, puis entrainera, 3 modèles: 2 arbres de décision et une fôret aléatoire, pour finalement imprimer la précision comparée des 3 modèles.