Comment eviter Overfitting?

Comment éviter Overfitting?

Une des méthodes les plus efficaces pour éviter l’overfitting est la cross validation (validation croisée en français). Contrairement à la validation classique, ou l’on divise les données en deux, en cross validation on divise les données d’entraînements en plusieurs groupes.

Comment détecter un surapprentissage?

C’est-à-dire que le résultat de l’apprentissage va beaucoup varier en fonction de données. Le modèle n’est pas stable. Quand le modèle souffre de beaucoup de variance, alors il y a un surapprentissage.

Quand le Underfitting ou sous ajustement se produit dans un modèle statique?

Le sous-ajustement se produit d’habitude lorsqu’il n’y a pas assez de données ou lorsqu’on essaie de construire un modèle linéaire avec des données non-linéaires. Conséquemment, le modèle est trop simple pour faire des prédictions correctes.

Quand Risque-t-on le sur apprentissage?

Surapprentissage dans un apprentissage supervisé. Si l’erreur de validation augmente alors que l’erreur d’apprentissage continue à diminuer alors il y a un risque de surapprentissage.

Quel modèle représente un sur apprentissage?

L’Overfitting (sur-apprentissage) désigne le fait que le modèle prédictif produit par l’algorithme de Machine Learning s’adapte bien au Training Set.

Quel est l’origine du Sur apprentissage?

Comme indiqué précédemment, le surapprentissage provient d’un manque d’adéquation entre la complexité du modèle et le dimensionnement du jeu de données.

Comment choisir son modèle de machine learning?

On cherche à développer un modèle qui soit suffisamment complexe pour bien capturer la nature des données (et éviter ainsi le sous-apprentissage), mais suffisamment simple pour éviter le sur-apprentissage. Attention aux contraintes de temps de calcul et aux ressources en mémoire !

Quel est le risque pour l’overfitting?

L’overfitting est le risque pour un modèle d’apprendre “par cœur” les données d’entraînement. De cette manière, il risque de ne pas savoir généraliser à des données inconnues.

Est-ce que l’overfitting est un problème de régression?

Dans beaucoup de cas, notamment quand l’entrainement est trop long, le modèle peut se mettre à faire de l’ overfitting. C’est à dire qu’il commencera à trop coller aux données et ne pourra plus être généralisé. L’illustration suivante montre ce qu’est l’overfitting pour un problème de régression.

Est-ce que l’overfit est très facile à détecter?

En pratique, un modèle qui overfit est souvent très facile à détecter. L’overfitting intervient lorsque l’erreur sur les données de test devient croissante. Typiquement, si l’erreur sur les données d’entraînements est beaucoup plus faible que celle sur les données de test, c’est sans doute que votre modèle a trop appris les données.

Pourquoi ne pas souffrir d’overfitting?

Il ne doit souffrir ni d’Underfitting ni d’Overfitting. En d’autres termes, il ne souffre ni d’un grand Bias ni d’une grande variance. Trouver ce juste milieu est le challenge de chaque data scientist lors d’un projet de Machine Learning.