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Overfitting et Underfitting : Quand vos algorithmes de Machine Learning dérapent !

de | 11 juillet 2017

L’Overfitting (sur-apprentissage), et l’Underfitting (sous-apprentissage) sont les causes principales des mauvaises performances des modèles prédictifs générés par les algorithmes de Machine Learning. Dans cet article on verra ce que veut dire ces deux termes et dans quels cas ils se manifestent.   A quel point est-elle bonne ma fonction de prédiction ? En apprentissage supervisé… Lire la suite »