Construction D'un Modele Base Sur La Foret Aleatoire

Ce travail s'inscrit dans le cadre de l'apprentissage statistique des donn嶪s pour le d憝eloppement d'un mod鋩e. Plus sp嶰ifiquement, il est consacr??l'彋ude des for皻s al嶧toires qui constituent l'un des plus r嶰ents algorithmes de la famille des m彋hodes de classification des formes. Un grand avantage de la for皻 al嶧toire est qu'elle peut 皻re utilis嶪 ?la fois pour les probl鋗es de classification et de r嶲ression, qui constituent la majorit?des syst鋗es d'apprentissage automatique actuels. Dans ce travail, nous nous sommes bas?sur les donn嶪s li嶪s au coronavirus pour g幯廨er et 憝aluer le mod鋩e propos? nous avons choisi les for皻s al嶧toires, qui appliquent le vote majoritaire uniforme d'arbres de d嶰ision afin de d嶲ager une pr嶮iction optimale, pour classifier des patients ayant 彋廥 test廥 positif ou n嶲atif au coronavirus. Les donn嶪s ont servis ?l'嶰hantillon d'entrainement en vue de concevoir un mod鋩e d嶰isionnel.