.. _td2atreeselectionenoncerst:

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2A.ml - Réduction d’une forêt aléatoire - énoncé
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.. only:: html

    **Links:** :download:`notebook <td2a_tree_selection_enonce.ipynb>`, :downloadlink:`html <td2a_tree_selection_enonce2html.html>`, :download:`python <td2a_tree_selection_enonce.py>`, :downloadlink:`slides <td2a_tree_selection_enonce.slides.html>`, :githublink:`GitHub|_doc/notebooks/td2a_ml/td2a_tree_selection_enonce.ipynb|*`


Le modèle Lasso permet de sélectionner des variables, une forêt
aléatoire produit une prédiction comme étant la moyenne d’arbres de
régression. Et si on mélangeait les deux ?

.. code:: ipython3

    from jyquickhelper import add_notebook_menu
    add_notebook_menu()






.. contents::
    :local:





.. code:: ipython3

    %matplotlib inline

Datasets
--------

Comme il faut toujours des données, on prend ce jeu
`Diabetes <https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_diabetes.html>`__.

.. code:: ipython3

    from sklearn.datasets import load_diabetes
    data = load_diabetes()
    X, y = data.data, data.target

.. code:: ipython3

    from sklearn.model_selection import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

Q1 : caler une forêt aléatoire
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Q2 : calculer soi-même la moyenne des prédictions des arbres de la forêt aléatoire
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C’est peut-être inutile mais ça permet de s’assurer que la prédiction
d’une forêt aléatoire est bien issue de la moyenne des prédictions d’un
ensemble d’arbre de régression.

A priori, c’est la même chose.

Q3 : Pondérer les arbres à l’aide d’une régression linéaire
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La forêt aléatoire est une façon de créer de nouvelles features, 100
exactement qu’on utilise pour caler une régression linéaire. A vous de
jouer.


Q4 : Que se passe-t-il si on remplace la régression linéaire par un Lasso ?
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Petit rappel : le
`Lasso <https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html>`__
est une façon de sélectionner les variables.


Q5 : Tracer l’évolution de la performance et du nombre d’arbres en fonction de alpha
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