« Surapprentissage » : différence entre les versions

Version du 28 juillet 2019 à 23:01

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 [[Category:intelligence artificielle]]
-[[Category:GDT]]
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 [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 [[Catégorie:Termium]]
-[https://www.oqlf.gouv.qc.ca/ressources/bibliotheque/dictionnaires/vocabulaire-intelligence-artificielle.aspx   Voir définition dans le Grand dictionnaire terminologique  ]
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 == Définition ==
-Création d'un modèle correspondant si étroitement aux données d'apprentissage qu'il ne parvient pas à effectuer des prédictions correctes avec de nouvelles 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 données.
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 == Français ==
 '''  surapprentissage   n. m.'''
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-[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26543964  ''Source: Grand Dictionnaire Terminologique'' ]
 [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=surapprentissage+&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs    Source : TERMIUM Plus  ]
 [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]

« Surapprentissage » : différence entre les versions

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« Surapprentissage » : différence entre les versions