Qu’est-ce qu’un arbre de décision et comment en créer un ?

Les arbres de décision ne sont pas de simples outils théoriques. Ils ont des applications concrètes dans de nombreux domaines, notamment :

• La classification : les arbres de décision classent les données en groupes distincts. Par exemple, un service de messagerie électronique peut utiliser un arbre de décision pour classer les messages comme « indésirables » ou « non indésirables », en fonction de caractéristiques spécifiques.
• La régression : les arbres de décision peuvent prédire des valeurs continues, par exemple estimer combien un client pourrait dépenser en fonction de son historique de navigation.
• L'analyse des décisions commerciales : les entreprises utilisent les arbres de décision pour évaluer leurs options lorsqu’elles lancent de nouveaux produits, explorent de nouveaux marchés ou prennent des décisions d’investissement.

Les arbres de décision peuvent être utilisés pour la segmentation de la clientèle (identifier les clients les plus susceptibles de répondre à des offres spécifiques), les diagnostics médicaux (aider les médecins à exclure certaines pathologies en fonction des symptômes) et l’octroi de prêts (déterminer si un demandeur est susceptible de rembourser son emprunt).

Les arbres de décision offrent un langage commun compréhensible par tous pour les équipes transverses confrontées à des décisions complexes.

Les arbres de décision décomposent une décision complexe en une série de choix plus simples. Le processus commence par une question unique au nœud supérieur, puis crée une ou plusieurs branches en fonction des réponses possibles.

À chaque nœud, l’arbre pose une question sur une caractéristique spécifique de vos données. Par exemple : « Le client a-t-il plus de 30 ans ? » ou « Cette personne a-t-elle manqué un paiement au cours de l’année écoulée ? ». Les réponses déterminent quelle branche suivre.

Les calculs qui sous-tendent ce processus font appel à des concepts tels que :

• La division : la séparation des données en sous-ensembles en fonction des valeurs des caractéristiques
• Les mesures d’impureté : le calcul du niveau d’hétérogénéité des données à chaque nœud
• Les chemins de décision : la suite de décisions qui mène à un résultat donné

L’objectif est de segmenter les données de façon optimale en groupes pertinents. Les bons arbres de décision effectuent les divisions les plus informatives dès les premières étapes, en séparant les données de la manière la plus claire possible à chaque décision.

Il existe plusieurs types d’arbres de décision, chacun adapté à des objectifs spécifiques :

• Arbres de classification : ces modèles permettent de prédire des catégories ou des classes, comme déterminer si une transaction est frauduleuse ou légitime.
• Arbres de régression : ces modèles prédisent des valeurs numériques continues, comme le prix d’un bien immobilier ou la tension artérielle d’un patient.

Certains arbres de décision utilisent des divisions binaires (questions de type oui/non), tandis que d’autres recourent à des divisions multivoies (questions à réponses multiples). Parmi les modèles les plus répandus figure CART (Classification and Regression Trees, soit « arbres de classification et de régression »), qui utilise des divisions binaires pour construire des arbres à la fois simples et puissants.

Le type d’arbre de décision que vous choisissez dépend de vos besoins spécifiques et du type de données que vous utilisez. La planification stratégique tire souvent parti de l’utilisation de plusieurs types d’arbres pour analyser les différents aspects d’une décision commerciale.

Comme tout outil, les arbres de décision ont leurs points forts et leurs limites.

Voici leurs principaux avantages :

• Interprétabilité : tout le monde peut comprendre la logique, nul besoin d’un diplôme en statistiques.
• Préparation minimale des données : ils fonctionnent aussi bien avec des données numériques que catégorielles, sans nécessiter beaucoup de prétraitement.
• Polyvalence : ils permettent de traiter une grande variété de problèmes et de types de données.
• Clarté visuelle : la structure en arborescence rend les décisions complexes plus faciles à comprendre.
• Gestion des valeurs manquantes : de nombreux algorithmes peuvent s’adapter à des données incomplètes.
  

Leurs principales limites sont les suivantes :

• Surajustement : sans contraintes appropriées, les arbres peuvent devenir trop complexes et produire de mauvais résultats à partir de nouvelles données.
• Instabilité : de légères modifications des données peuvent parfois aboutir à des arbres complètement différents.
• Biais en faveur des variables comportant de nombreux niveaux : les arbres peuvent accorder une importance excessive aux variables comportant un grand nombre de catégories.
• Précision limitée pour certains problèmes : certaines relations complexes sont difficilement modélisables par une structure arborescente.

La bonne compréhension de ces compromis vous permet de déterminer quand utiliser les arbres de décision et quand il est préférable d’opter pour d’autres méthodes. La prise de décisions efficaces passe souvent par le choix de l’outil adapté à chaque situation.