Dilemme biais-variance

Carte Commune · n° 266664

En statistique et en apprentissage automatique, le dilemme (ou compromis) biais–variance est le problème de minimiser simultanément deux sources d'erreurs qui empêchent les algorithmes d'apprentissage supervisé de généraliser au-delà de leur échantillon d'apprentissage : Le biais est l'erreur provenant d’hypothèses erronées dans l'algorithme d'apprentissage. Un biais élevé peut être lié à un algorithme qui manque de relations pertinentes entre les données en entrée et les sorties prévues (sous-apprentissage). La variance est l'erreur due à la sensibilité aux petites fluctuations de l’échantillon d'apprentissage. Une variance élevée peut entraîner un surapprentissage, c'est-à-dire modéliser le bruit aléatoire des données d'apprentissage plutôt que les sorties prévues. La décomposition biais-variance est une façon d'analyser l'espérance de l'erreur de prédiction d'un algorithme d'apprentissage d'un problème particulier comme une somme de trois termes : le biais, la variance et une quantité...

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