« Surapprentissage » : différence entre les versions
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Le surapprentissage ou sur-ajustement (''overfitting'' ) est une analyse statistique qui correspond trop étroitement ou exactement à un ensemble particulier de données. Ainsi, cette analyse peut ne pas correspondre à des données supplémentaires ou perdre peu à peu son pouvoir prédictif au delà d'un certain seuil. | |||
Un modèle surajusté voit son efficacité décroître au-delà d'un certain seuil. Engorgé par trop de données, l'algorithme perd peu à peu son pouvoir prédictif.est un modèle statistique qui c contient plus de paramètres que ne peuvent le justifier les données. | |||
En statistique, le '''surapprentissage''' ou '''sur-ajustement''' ou '''surinterprétation''' (en anglais « ''overfitting'' ») est une analyse statistique qui correspond trop étroitement ou exactement à un ensemble particulier de données. Ainsi, cette analyse peut ne pas correspondre à des données supplémentaires ou ne pas prévoir de manière fiable les observations futures. Un modèle '''surajusté''' est un modèle statistique qui contient plus de paramètres que ne peuvent le justifier les données1 | |||
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Version du 1 août 2019 à 21:02
Définition
Le surapprentissage ou sur-ajustement (overfitting ) est une analyse statistique qui correspond trop étroitement ou exactement à un ensemble particulier de données. Ainsi, cette analyse peut ne pas correspondre à des données supplémentaires ou perdre peu à peu son pouvoir prédictif au delà d'un certain seuil.
Un modèle surajusté voit son efficacité décroître au-delà d'un certain seuil. Engorgé par trop de données, l'algorithme perd peu à peu son pouvoir prédictif.est un modèle statistique qui c contient plus de paramètres que ne peuvent le justifier les données.
En statistique, le surapprentissage ou sur-ajustement ou surinterprétation (en anglais « overfitting ») est une analyse statistique qui correspond trop étroitement ou exactement à un ensemble particulier de données. Ainsi, cette analyse peut ne pas correspondre à des données supplémentaires ou ne pas prévoir de manière fiable les observations futures. Un modèle surajusté est un modèle statistique qui contient plus de paramètres que ne peuvent le justifier les données1
Français
surapprentissage n. m.
surajustement n. m.
surinterprétation n.m.
Anglais
overfitting
overlearning
overtraining
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
