Le sous-ajustement
Exemple: Le sous-ajustement du modèle réduit sa précision sur les données.
Definició
Le "sous-ajustement" désigne une situation en apprentissage automatique où un modèle est trop simple pour capturer les tendances des données, ce qui entraîne une performance insuffisante et une faible précision sur les données d'entraînement comme sur les données nouvelles.
Etimologia
Le terme "sous-ajustement" vient de la combinaison du préfixe "sous-" indiquant une insuffisance, et du mot "ajustement", qui signifie l'action d'adapter ou de régler quelque chose. En apprentissage automatique, cela reflète l'idée d'un modèle qui ne s'adapte pas assez aux données présentes.
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