CHAPITRE VI Application du Machine Learning pour l’étude du franchissement
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VI.2.5.1 Complexité du modèle
Le traitement traditionnel de l’apprentissage des arbres met l’accent sur l’amélioration des
impuretés. Avec la régularisation, nous pouvons avoir une meilleure idée de ce que nous apprenons
et obtenir des modèles qui fonctionnent bien dans la nature.
Pour la régularisation, on définit l’arbre comme
Équation VI-7
Parmi les fonctions de complexité les plus utilisée en pratique, on a :
Équation VI-8
VI.2.5.2 Score de la structure :
La valeur objective peut être écrie avec le -ème arbre comme suit :
Équation VI-9
On pourrait encore compresser l’expression avec :
Équation VI-10