Le paramètre alpha est spécifiquement conçu pour l'élagage de type minimal cost-complexity pruning appliqué aux arbres de régression. En ajustant cette valeur numérique, vous déterminez le compromis idéal entre la taille de l'arbre et sa capacité à minimiser l'erreur quadratique. Plus la valeur est élevée, plus l'arbre final sera court et simple. Cette approche mathématique permet de sélectionner le sous-arbre optimal qui maximise la précision tout en restant interprétable pour les analystes métiers.
Comment optimiser la précision de vos arbres de régression grâce au paramètre alpha ?
Exemples pour l'action dtreePrune
Élagage par coût-complexité
Exemple simple montrant comment utiliser l'élagage par coût-complexité avec l'hyperparamètre `alpha`.
Élagage par erreur réduite avec extraction du score aStore
Cet exemple utilise une approche de validation par erreur réduite. Il évalue le modèle avec une table de validation (`table`), exige un nombre cible de feuilles (`nLeaf`), et sauvegarde le modèle optimisé au format %%aStore%% prêt à l'emploi !
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