Sous-apprentissage
term_id: underfitting
Category: training_techniques
Definition
Le sous-apprentissage se produit lorsqu’un modèle statistique ou un algorithme d’apprentissage automatique ne peut pas approximer avec précision la fonction reliant les entrées aux sorties. Cela arrive généralement lorsque le modèle est trop simple par rapport à la complexité…
Summary
État dans lequel un modèle d’apprentissage automatique ne parvient pas à capturer la tendance sous-jacente des données d’entraînement.
Key Concepts
- Compromis biais-variance
- Complexité du modèle
- Erreur d’entraînement
- Ingénierie des caractéristiques
Use Cases
- Diagnostic de performances médiocres du modèle
- Ajustement des hyperparamètres
- Sélection d’algorithmes appropriés