Dans tout projet de Machine Learning, comprendre la performance d’un modèle ne se limite pas à observer son taux de réussite sur les données d’entraînement. Il est essentiel de comprendre deux concepts fondamentaux qui influencent directement la qualité des prédictions : le biais et la variance. Ces notions sont au cœur du compromis biais-variance, qui permet de trouver un équilibre entre sous-apprentissage et surapprentissage.
Le biais correspond à l’écart systématique entre les prédictions d’un modèle et la réalité. Il traduit la capacité d’un modèle à apprendre les relations sous-jacentes dans les données. Lorsqu’un modèle présente un biais élevé, il est trop simple pour capturer la complexité du problème. Il ne parvient pas à généraliser correctement et produit des erreurs répétitives, indépendamment de la quantité de données utilisées.
Par exemple, si l’on souhaite prédire le nombre de clients d’un café en fonction uniquement du jour de la semaine, un modèle linéaire pourrait être incapable de prendre en compte des facteurs importants comme la météo, les événements locaux ou les promotions. Dans ce cas, le modèle sous-estime la complexité du problème et présente un biais élevé.
La variance mesure la sensibilité d’un modèle aux variations dans les données d’entraînement. Un modèle avec une variance élevée reproduit fidèlement les détails et le bruit du jeu d’entraînement, mais peine à généraliser sur de nouvelles données. On parle alors de surapprentissage.
Par exemple, un réseau de neurones très profond entraîné sur un petit jeu d’images pourrait reconnaître parfaitement les images utilisées pour l’entraînement, mais échouer sur des images légèrement différentes ou provenant d’autres sources. Ce modèle est trop spécifique aux données d’entraînement et présente une variance élevée.
L’un des objectifs principaux lors de la conception d’un modèle est de trouver un équilibre entre biais et variance. Un modèle trop simple génère un biais élevé et sous-apprend. Un modèle trop complexe, en revanche, peut avoir une variance élevée et sur-apprendre. Le modèle idéal est celui qui parvient à généraliser correctement : il présente un biais faible tout en maintenant une variance maîtrisée.
Une manière imagée de comprendre ce compromis est de penser à un jeu de fléchettes. Si les fléchettes sont regroupées mais loin du centre, le biais est élevé et la variance faible. Si elles sont dispersées autour du centre, le biais est faible mais la variance élevée. L’objectif est d’obtenir un regroupement précis autour du centre, avec un biais et une variance faibles.
Pour réduire le biais, il est possible d’utiliser des modèles plus complexes, d’ajouter de nouvelles caractéristiques pertinentes ou d’augmenter le temps d’entraînement. Pour réduire la variance, il est recommandé de collecter davantage de données, de simplifier le modèle, d’appliquer des techniques de régularisation comme L1, L2 ou Dropout, ou encore d’utiliser des méthodes comme la validation croisée ou le bagging pour améliorer la robustesse.
Le biais et la variance sont des notions centrales pour évaluer et améliorer les modèles de Machine Learning. Comprendre leur rôle et savoir ajuster le compromis entre les deux permet de créer des modèles capables de généraliser correctement, d’apprendre des données tout en restant fiables sur de nouvelles situations. Cette maîtrise est essentielle pour garantir la pertinence et la robustesse des solutions d’IA déployées.
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Ce billet de blog fait partie du cours AWS AI Practitioner en français disponible sur Udemy et sur la plateforme LeCloudFacile.com.