« Contamination des données par furetage » : différence entre les versions
m (Remplacement de texte — « ==Définition== » par « ==Définition== ») |
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
==Définition== | ==Définition== | ||
Risque de contamination volontaire ou non d'information provenant de l'ensemble de données de test qui a une influence sur les résultats d'apprentissage. Par exemple, la contamination peut se produire en choisissant un modèle en fonction des résultats obtenus par d'autres chercheurs sur les données de test. Cette façon de choisir le modèle rend le modèle surajusté non seulement sur les données d'entraînement, mais également sur les données du jeu de test. | Risque de contamination volontaire ou non d'information provenant de l'ensemble de données de test qui a une influence sur les résultats d'apprentissage. Par exemple, la contamination peut se produire en choisissant un modèle en fonction des résultats obtenus par d'autres chercheurs sur les données de test. Cette façon de choisir le modèle rend le modèle surajusté non seulement sur les données d'entraînement, mais également sur les données du jeu de test. | ||
| Ligne 9 : | Ligne 6 : | ||
'''contamination des données par indiscrétion''' <small>loc. nom. fém.</small> | '''contamination des données par indiscrétion''' <small>loc. nom. fém.</small> | ||
==Anglais== | ==Anglais== | ||
'''compositionality contamination ''' | '''compositionality contamination ''' | ||
| Ligne 22 : | Ligne 16 : | ||
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source: Termino]] | [[Utilisateur:Patrickdrouin | Source: Termino]] | ||
[[Category:Intelligence artificielle]] | |||
[[Category:Termino 2019]] | |||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
Version du 5 mai 2020 à 19:52
Définition
Risque de contamination volontaire ou non d'information provenant de l'ensemble de données de test qui a une influence sur les résultats d'apprentissage. Par exemple, la contamination peut se produire en choisissant un modèle en fonction des résultats obtenus par d'autres chercheurs sur les données de test. Cette façon de choisir le modèle rend le modèle surajusté non seulement sur les données d'entraînement, mais également sur les données du jeu de test.
Français
contamination des données par furetage loc. nom. fém.
contamination des données par indiscrétion loc. nom. fém.
Anglais
compositionality contamination
Contributeurs: Jacques Barolet, Julie Roy, wiki
