Inférence, estimation et prise de décision à partir des données
Pourquoi un modèle qui ajuste parfaitement les données d'entraînement échoue-t-il souvent sur de nouvelles données ? La décomposition biais–variance donne la réponse exacte et quantitative. Elle sépare l'erreur de prédiction espérée d'un modèle en trois morceaux, dont deux tirent dans des directions opposées.
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▶ Décomposition Biais-Variance