Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications

Random forests : element of theory, variable selection and applications

• Auteur / Autrice : Robin Genuer
• Direction : Jean-Michel Poggi
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Paris 11
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Statistique non paramétrique

Mots clés libres

Apprentissage statistique

Régression non paramétrique

Classification supervisée

Statistique en grande dimension

Résumé

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'apprentissage statistique et est consacrée à l'étude de la méthode des forêts aléatoires, introduite par Breiman en 2001. Les forêts aléatoires sont une méthode statistique non paramétrique, qui est très performante dans de nombreuses applications, aussi bien pour des problèmes de régression que de classification supervisée. Elles présentent un bon comportement sur des données de grande dimension, pour lesquelles le nombre de variables dépasse largement le nombre d'observations. Dans une première partie, nous développons une procédure de sélection de variables, basée sur l'indice d'importance des variables calculée par les forêts aléatoires. Cet indice d'importance permet de retrouver les variables pertinentes. La procédure consiste alors à sélectionner automatiquement un sous-ensemble de variables dans un but d'interprétation ou de prédiction. La deuxième partie illustre la capacité de cette procédure de sélection de variables à être performante pour des problèmes très différents. La première application est un problème de classification en grande dimension sur des données de neuroimagerie, alors que la seconde traite des données génomiques pour un problème de régression en plus petite dimension. Une dernière partie, théorique, établit des bornes de risque pour une version simplifiée des forêts aléatoires. Dans un contexte de régression, avec une seule variable explicative, nous montrons d'une part que les estimateurs associés à un arbre et à une forêt atteignent la vitesse minimax de convergence, et d'autre part que la forêt apporte une amélioration en réduisant la variance de l'estimateur d'un facteur de trois quarts.

This thesis deals with statistical learning and is dedicated to the random forests method, which has been proposed by Breiman in 2001. Random forests are a non-parametric statistical method, which is very powerful in many applications, for regression problems as well as for supervised classification ones. They also succeed to handle very high dimensional data, where the number of variables largely exceeds the number of observations. Ln a first part, we develop a variable selection procedure, based on the variable importance index computed by random forests. This importance index allows to highlight relevant variables from useless ones. The proposed procedure consists to automatically select a variables set for interpretation or prediction purpose. The second part shows the ability of the variable selection procedure to deal with very different problems. The first application is a classification problem in very high dimension for neuroimaging data, while the second one covers genomic data which constitute a regression problem in smaller dimension. A last theoretical part, establishes some risk bounds for a simplified version of random forests. Ln the context of regression problems with a one-dimensional predictor space, we prove that both tree and forest estimators achieved the minimax rate of convergence. Ln addition we prove that forests improve accuracy by reducing the estimator variance by a factor of three fourths.