Apprentissage supervisé en R : Régression
Nina Zumel and John Mount
Win-Vector, LLC


Règles de la forme :
Concepts non linéaires
interactions non additives

Atout : les arbres ont un espace de concepts expressif
| Model | RMSE |
|---|---|
| linear | 0.1200419 |
| tree | 0.1072732 |
Limite : prédictions grossières

Les arbres prédisent des régions alignées sur les axes

Chaque couleur correspond à une valeur prédite différente
Difficile d'exprimer des droites avec des paliers

Les ensembles donnent des prédictions plus fines qu'un arbre seul

Un modèle d'ensemble ajuste mieux les données d'intelligence animale qu'un arbre seul
| Model | RMSE |
|---|---|
| linear | 0.1200419 |
| tree | 0.1072732 |
| random forest | 0.0901681 |
Apprentissage supervisé en R : Régression