« Biais » : différence entre les versions

Version du 3 décembre 2018 à 15:26

Domaine

Définition

Ordonnée à l'origine ou décalage par rapport à une origine. Le biais est noté b ou w₀ dans les modèles d'apprentissage automatique. Il est une des deux erreurs utilisées pour définir la qualité d’un algorithme, l'autre étant la variance. On définit aussi parfois le biais comme la «distance» entre le meilleur modèle pouvant être appris par l’algorithme et le vrai modèle. À ne pas confondre avec le biais de prédiction.

Termes privilégiés

biais n.m.

Anglais

bias

Source: Grand Dictionnaire Terminologique
Source: Google machine learning glossary

Source : Data Analytics Post

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 ===Définition===
-Ordonnée à l'origine ou décalage par rapport à une origine. Le biais est noté ''b'' ou ''<small>w<sub>0</sub></small>'' dans les modèles d'apprentissage automatique. Il est une des deux erreurs utilisées pour définir la qualité d’un algorithme, l'autre étant la variance. On définit aussi parfois le biais comme la « distance » entre le meilleur modèle pouvant être appris par l’algorithme et le vrai modèle. À ne pas confondre avec le biais de prédiction.
+Ordonnée à l'origine ou décalage par rapport à une origine. Le biais est noté ''b'' ou ''<small>w<sub>0</sub></small>'' dans les modèles d'apprentissage automatique. Il est une des deux erreurs utilisées pour définir la qualité d’un algorithme, l'autre étant la variance. On définit aussi parfois le biais comme la «distance» entre le meilleur modèle pouvant être appris par l’algorithme et le vrai modèle. À ne pas confondre avec le biais de prédiction.
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