Barbara
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COMMENT UTILISER LES ARBRES DE DÉCISION POUR SURVIVRE À UNE APOCALYPSE ZOMBIE
Dans un monde hypothétique infesté de zombies, les arbres de décision peuvent faire la différence entre rester en vie ou non. Mais qu’est-ce qu’un arbre de décision ? C’est un algorithme de machine learning supervisé qui utilise les expériences passées pour prédire les futurs résultats en fonction des décisions prises. Dans cet article, nous aborderons les arbres de décision, leur construction et la raison pour laquelle de nombreux arbres en créent une forêt aléatoire.
SI VOTRE VIE ÉTAIT EN JEU, QUE FERIEZ-VOUS ?
Imaginez que vous êtes en pleine apocalypse zombie et que vous voulez augmenter vos chances de survie. Vous avez des informations sur 15 de vos amis : étaient-ils seuls, avaient-ils des armes ou un véhicule, étaient-ils entraînés au combat et ont-ils survécu ou non ? Comment pouvez-vous utiliser ces informations pour augmenter vos chances de survie ? En analysant les données, vous pouvez comprendre ce que les trois survivants ont en commun : ils n’étaient pas seuls, ils étaient entraînés au combat, et avaient des armes et un véhicule. Vous pourriez donc augmenter vos chances de survie en vous entourant de personnes, en vous entraînant au combat, en équipant des armes et en ayant un véhicule.
CONSTRUCTION D’UN ARBRE DE DÉCISION
Maintenant, imaginez que vous disposez de nouvelles données pour 15 autres amis, cette fois-ci avec des résultats différents. Vous devrez construire un arbre de décision pour comprendre ce qui différencie les survivants des décédés. Pour construire l’arbre, vous commencerez par un nœud qui sépare le mieux vos données. Vous poursuivrez ensuite la construction en fonction de la caractéristique qui divise le mieux les données. Vous pouvez utiliser l’entropie de Shannon et le gain d’information pour calculer ces séparations. L’entropie mesure le niveau d’incertitude d’une distribution de probabilité. Le gain d’information consiste quant à lui à choisir le nœud de décision qui réduit le moins l’entropie du nœud précédent.
EXEMPLE D’APPLICATION DE L’ALGORITHME
En appliquant cet algorithme à l’exemple de vos 15 amis, vous pourriez constater que d’avoir une arme est le facteur le plus important pour survivre, suivi de la présence d’une personne à vos côtés et de l’équipement d’un véhicule. Cela signifie que vous pourriez augmenter vos chances de survie si vous vous munissiez d’une arme et d’un véhicule, et vous vous entouriez de gens.
CONCLUSION
En conclusion, les arbres de décision peuvent être utilisés pour prédire les résultats futurs en fonction des décisions passées, en particulier dans des situations de survie comme une apocalypse zombie. En utilisant cet algorithme, vous pouvez construire des arbres de décision pour comprendre quels facteurs sont les plus importants pour survivre, et ainsi augmenter vos chances de rester en vie. Bien que l’exemple de l’apocalypse zombie soit fictif, cette méthode peut être appliquée à de nombreuses situations pour aider à prendre des décisions éclairées.
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