Une random forest est un algorithme d’intelligence artificielle utilisé pour faire des prédictions.
C’est une méthode puissante d’apprentissage automatique, facile à utiliser et très efficace sur de gros volumes de données.
La random forest permet de prédire une valeur ou une catégorie à partir de données existantes.
Elle est utilisée dans des domaines variés : recrutement, finance, cybersécurité, marketing, médecine, etc.
Par exemple, une entreprise peut s’en servir pour identifier si un candidat est adapté à un poste ou non, selon son profil et les données précédentes.
Elle est aussi utilisée pour repérer des fraudes ou prédire le taux de départ d’un employé.
La random forest est basée sur un ensemble d’arbres de décision.
Un arbre de décision fonctionne comme une série de questions oui/non pour arriver à une réponse.
La random forest fonctionne en créant plusieurs arbres différents à partir d’échantillons aléatoires des données d’origine.
Chaque arbre donne une réponse. L’ensemble des réponses est ensuite combiné pour obtenir un résultat final plus précis et moins sensible aux erreurs.
Cela s’appelle l’agrégation. En classification, la forêt vote pour la classe majoritaire. En régression, elle fait la moyenne des prédictions.
On confond parfois random forest avec un arbre de décision seul.
Un arbre de décision est un modèle simple basé sur un seul schéma de questions logiques.
Une random forest en contient des dizaines, voire des centaines. Cela améliore la fiabilité et réduit les biais.
Elle est aussi plus robuste que d’autres méthodes, comme la régression linéaire, qui ne fonctionnent bien que si les données suivent un modèle régulier.
Dans les ressources humaines, une random forest peut aider à prédire les départs volontaires à partir de l’historique des employés.
En finance, elle peut identifier les clients à risque ou détecter des fraudes bancaires.
En médecine, elle aide à diagnostiquer des maladies à partir de nombreux critères (âge, symptômes, antécédents).
Dans le marketing, elle permet de prédire si un client va acheter un produit selon son comportement passé.