Qu'est-ce que l'Overfitting (surapprentissage) ?
L'overfitting se produit lorsqu'un modèle apprend les détails et le bruit des données d'entraînement au point de nuire à ses performances sur de nouvelles données.
Solutions
- Validation Croisée : Utilisez le K-Fold pour assurer la généralisation.
- Régularisation : Ajoutez des pénalités L1 (Lasso) ou L2 (Ridge).
- Simplifier le modèle : Réduire le nombre de variables ou la profondeur des arbres.
- Early Stopping : Arrêter l'entraînement dès que la perte de validation augmente.