Bias-Variance

Cette séance de cours explore le compromis biais-variance dans l'apprentissage automatique, en explorant comment la complexité du modèle affecte la qualité de la prédiction. Il explique comment le biais mesure la précision de la prédiction, la variance évalue la cohérence de la prédiction et le bruit fixe une limite inférieure à l'erreur. En trouvant le bon équilibre entre le biais et la variance, un modèle peut atteindre des performances de prédiction optimales. L'instructeur illustre ce concept à travers une analyse détaillée des composantes de biais, de variance et de bruit, montrant comment elles interagissent pour déterminer l'erreur de prédiction globale. La séance de cours conclut en soulignant limportance de choisir une complexité de modèle qui minimise les biais et la variance pour obtenir des prédictions précises et cohérentes.