Modèle substitut

term_id: surrogate_model

Category: basic_concepts

Definition

En apprentissage automatique et en optimisation, un modèle substitut sert de proxy pour une fonction cible difficile à évaluer directement. Il est entraîné sur des paires entrée-sortie issues du modèle original pour approximer sa sortie.

Summary

Un modèle mathématique simplifié utilisé pour approximer le comportement d’un modèle plus complexe, coûteux en calcul ou inaccessible (boîte noire).

Key Concepts

  • Approximation de modèle
  • Optimisation de boîte noire
  • Efficacité computationnelle
  • Modèle proxy

Use Cases

  • Optimisation des hyperparamètres
  • Accélération des simulations de conception technique
  • Analyse de sensibilité des systèmes complexes

Code Example

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10

from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
import numpy as np

# Simple surrogate for a noisy function
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.2, 7.8])

surrogate = GaussianProcessRegressor()
surrogate.fit(X, y)
prediction = surrogate.predict(np.array([[2.5]]))

Related