Biais et variance

Le biais et la variance sont des concepts statistiques utilisés dans la programmation informatique, l'apprentissage automatique et d'autres domaines connexes. Le concept provient du compromis biais-variance, où un algorithme peut être réglé pour minimiser l'erreur de prédiction, c'est-à-dire la différence entre la prédiction du modèle et la valeur réelle. Le biais indique dans quelle mesure un algorithme favorise une certaine classe ou un certain type de données. D'autre part, la variance est une mesure de la variation des prédictions d'un algorithme pour différents ensembles de données. Le concept de compromis biais-variance est utilisé pour optimiser la précision des modèles de prédiction.

Un modèle qui présente un biais important ne sera pas très sensible aux nouvelles données. Il s'agit d'un problème de sous-adaptation, car l'algorithme ne tient pas compte de la complexité nécessaire pour obtenir de meilleures prédictions. Un biais élevé conduit à un algorithme qui produit des erreurs importantes d'un ensemble de données à l'autre, sans performances importantes. Une variance élevée peut sous-estimer la quantité de données nécessaires et surestimer les performances d'un modèle. Il s'agit d'un problème de surajustement, car le modèle tente de s'adapter trop étroitement aux données et ne parvient pas à se généraliser comme prévu pour un nouvel ensemble de données.

En général, l'objectif est d'optimiser les paramètres afin d'atteindre un niveau approprié de biais et de variance - de sorte que le biais soit faible et la variance élevée pour des prédictions plus précises. Pour ce faire, les scientifiques des données appliquent souvent des techniques de régularisation, telles que lasso ou ridge, afin d'éviter l'ajustement excessif tout en maintenant le biais à un faible niveau.

En comprenant le concept de biais et de variance, il est possible de concevoir des programmes informatiques plus efficaces et de prédire avec précision les résultats des algorithmes d'apprentissage automatique.