Algorithme MDT (Microsoft Decision Trees)

S’applique à : SQL Server 2019 et versions antérieures d’Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

L’algorithme Microsoft Decision Trees est un algorithme de classification et de régression destiné à la modélisation prédictive des attributs discrets et continus.

Pour les attributs discrets, l'algorithme effectue des prévisions en fonction des relations entre les colonnes d'entrée d'un dataset. Il utilise les valeurs, également appelées « états », de ces colonnes pour prédire les états d'une colonne désignée comme prévisibles. En particulier, l'algorithme identifie les colonnes d'entrée en corrélation avec la colonne prédictible. Par exemple, dans un scénario conçu pour prévoir quels clients sont susceptibles d'acheter un vélo, si neuf jeunes clients sur dix achètent un vélo, alors que seulement deux clients plus âgés sur dix le font, l'algorithme déduit que l'âge est un bon facteur de prévision d'achat de vélo. L'arbre de décision effectue des prévisions en fonction de cette tendance vers une issue particulière.

Pour les attributs continus, l'algorithme utilise la régression linéaire pour déterminer où un arbre de décision se divise.

Si plusieurs colonnes sont définies comme prévisibles ou si les données d'entrée contiennent une table imbriquée définie comme prévisible, l'algorithme génère un arbre de décision distinct pour chaque colonne prédictible.

Exemple

Le service marketing de la société Adventure Works Cycles souhaite identifier les caractéristiques des clients précédents qui pourraient indiquer si ces clients sont susceptibles d’acheter un produit à l’avenir. La base de données AdventureWorks2012 stocke des informations démographiques qui décrivent les clients précédents. En utilisant l’algorithme Microsoft Decision Trees pour analyser ces informations, le service marketing peut créer un modèle qui prédit si un client particulier achètera des produits, en fonction des états des colonnes connues sur ce client, telles que les données démographiques ou les modèles d’achat passés.

Fonctionnement de l'algorithme

L’algorithme Microsoft Decision Trees génère un modèle d’exploration de données en créant une série de fractionnements dans l’arborescence. Ces divisions sont représentées sous forme de nœuds. L'algorithme ajoute un nœud au modèle chaque fois qu'une colonne d'entrée en corrélation significative avec la colonne prédictible est détectée. La manière dont l'algorithme détermine une division diffère selon qu'il prévoit une colonne continue ou une colonne discrète.

L’algorithme Microsoft Decision Trees utilise la sélection des fonctionnalités pour guider la sélection des attributs les plus utiles. La sélection des fonctionnalités est utilisée par tous les algorithmes d’exploration de données SQL Server pour améliorer les performances et la qualité de l’analyse. Elle est importante pour empêcher que des attributs sans importance utilisent du temps processeur. Si vous utilisez trop d'attributs d'entrée ou d'attributs prédictibles lorsque vous concevez un modèle d'exploration de données, le traitement du modèle peut nécessiter beaucoup de temps, voire même manquer de mémoire. Les méthodes utilisées pour déterminer s’il faut fractionner l’arborescence incluent des métriques standard pour l’entropie et les réseaux bayésiens*.* Pour plus d’informations sur les méthodes utilisées pour sélectionner des attributs significatifs, puis noter et classer les attributs, consultez Sélection de fonctionnalités (exploration de données) .

L’un des problèmes courants dans les modèles d’exploration de données est que le modèle devient trop sensible aux petites différences dans les données d’apprentissage, auquel cas il est dit surajusté ou surentraîné. Un modèle surajusté ne peut pas être généralisé à d'autres jeux de données. Pour éviter le surajustement sur un ensemble particulier de données, l’algorithme Microsoft Decision Trees utilise des techniques pour contrôler la croissance de l’arborescence. Pour obtenir une explication plus approfondie du fonctionnement de l’algorithme Microsoft Decision Trees, consultez Informations de référence techniques sur l’algorithme Microsoft Decision Trees.

Prévision de colonnes discrètes

La façon dont l’algorithme Microsoft Decision Trees génère une arborescence pour une colonne prévisible discrète peut être démontrée à l’aide d’un histogramme. Le diagramme ci-dessous montre un histogramme qui représente une colonne prédictible, Acheteurs de vélos, par rapport à une colonne d'entrée, Âge. L'histogramme montre que l'âge d'une personne aide à distinguer si cette personne achètera un vélo.

La corrélation illustrée dans le diagramme entraînerait la création d’un nœud dans le modèle par l’algorithme Microsoft Decision Trees.

Au fur et à mesure que l'algorithme ajoute de nouveaux nœuds dans un modèle, une structure arborescente est formée. Le nœud supérieur de l'arbre décrit le détail de la colonne prédictible pour la population globale des clients. Le modèle continue de croître et l'algorithme prend en compte toutes les colonnes.

Prévision de colonnes continues

Lorsque l’algorithme Microsoft Decision Trees génère une arborescence basée sur une colonne prévisible continue, chaque nœud contient une formule de régression. Une division apparaît à un point de non-linéarité dans la formule de régression. Par exemple, considérons le diagramme ci-dessous.

Dans un modèle de régression standard, vous essaieriez de trouver une formule unique qui représente la tendance et les relations pour les données dans leur ensemble. Or, une seule formule ne permettrait pas de prendre en compte la discontinuité de données complexes. Au lieu de cela, l’algorithme Microsoft Decision Trees recherche des segments de l’arborescence qui sont en grande partie linéaires et crée des formules distinctes pour ces segments. En décomposant les données en différents segments, le modèle peut mieux faire que les reproduire approximativement.

Le diagramme suivant représente le diagramme de l’arbre du modèle illustré dans le nuage de points précédent. Pour prédire le résultat, le modèle fournit deux formules différentes : une pour la branche de gauche, avec la formule y = .5x x 5, et une pour la branche de droite, avec la formule y = .25x + 8.75. Le point d’intersection des deux lignes dans le nuage de points correspond au point de non-linéarité et au point où un nœud se divise dans un modèle d’arbre de décision.

Il s’agit d’un modèle simple constitué de seulement deux équations linéaires ; par conséquent, le fractionnement au niveau de l’arbre intervient de suite après le nœud All . Cependant, un fractionnement peut se produire à n’importe quel niveau de l’arbre. Cela signifie que dans un arbre à plusieurs niveaux et plusieurs nœuds, où chaque nœud est caractérisé par une collection d’attributs différente, une formule peut être partagée entre plusieurs nœuds ou s’appliquer uniquement à un seul nœud. Par exemple, vous pouvez obtenir une formule pour un nœud défini pour les « clients au-dessus d’un certain âge et niveau de revenu » et l’autre dans un nœud qui représente les « clients qui effectuent de longs trajets domicile-travail ». Pour afficher la formule associée à un nœud ou un segment individuel, il suffit de cliquer sur le nœud.

Données requises pour les modèles d'arbre de décision

Lorsque vous préparez des données à utiliser dans un modèle d'arbre de décision, vous devez comprendre les spécifications liées à l'algorithme, y compris la quantité de données requise et le mode d'utilisation de ces données.

Les spécifications liées à un modèle d’arbre de décision sont les suivantes :

• Colonne à index unique : chaque modèle doit contenir une colonne numérique ou une colonne de texte qui identifie de façon unique chaque enregistrement. Les clés composées ne sont pas autorisées.

• Colonne prédictible : nécessite au moins une colonne prédictible. Vous pouvez inclure dans un modèle plusieurs attributs prédictibles, lesquels peuvent être de types différents, numériques ou discrets. Toutefois, l'augmentation du nombre d'attributs prédictibles peut augmenter le temps de traitement.

• Colonnes d’entrée : nécessitent des colonnes d’entrée, qui peuvent être discrètes ou continues. L'augmentation du nombre d'attributs d'entrée affecte le temps de traitement.

Pour plus d’informations sur les types de contenu et les types de données pris en charge pour les modèles d’arbre de décision, consultez la section relative aux spécifications dans Références techniques relatives à l’algorithme MDT (Microsoft Decision Trees).

Affichage d'un modèle d'arbre de décision

Pour explorer le modèle, vous pouvez utiliser la Visionneuse d’arborescences Microsoft. Si votre modèle génère plusieurs arbres, vous pouvez sélectionner un arbre. La visionneuse vous montre alors le détail de la façon dont les cas sont organisés pour chaque attribut prédictible. Vous pouvez également afficher l'interaction des arbres en utilisant la visionneuse du réseau de dépendance. Pour plus d’informations, consultez Explorer un modèle à l’aide de la visionneuse d’arborescences Microsoft.

Si vous voulez en savoir plus sur une branche ou un nœud de l’arbre, vous pouvez aussi parcourir le modèle en utilisant la Visionneuse de l’arborescence de contenu générique Microsoft. Le contenu stocké pour le modèle inclut la distribution de toutes les valeurs pour chaque nœud, des probabilités à chaque niveau de l'arbre et des formules de régression pour les attributs continus. Pour plus d’informations, consultez Contenu du modèle d’exploration de données pour les modèles d’arbre de décision (Analysis Services - Exploration de données).

Création de prédictions

Une fois le modèle traité, les résultats sont stockés sous la forme d'un jeu de modèles et de statistiques, que vous pouvez utiliser pour explorer les relations ou élaborer des prédictions.

Pour obtenir des exemples de requêtes à utiliser avec un modèle d’arbre de décision, consultez Exemples de requêtes de modèle d’arbre de décision.

Pour obtenir des informations générales sur la création de requêtes sur des modèles d’exploration de données, consultez Requêtes d’exploration de données.

Remarques

• Prend en charge l'utilisation du langage PMML (Predictive Model Markup Language) pour créer des modèles d'exploration de données.

• Prend en charge l’extraction.

• Prend en charge l'utilisation de modèles d'exploration de données OLAP et la création de dimensions d'exploration de données.

Voir aussi

Algorithmes d'exploration de données (Analysis Services - Exploration de données)
Références techniques relatives à l'algorithme MDT (Microsoft Decision Trees)
Exemples de requêtes de modèle d’arbre de décision
Mining Model Content for Decision Tree Models (Analysis Services - Data Mining)