Un modèle avec 98 % de précision globale, c’est impressionnant… mais que se cache-t-il derrière cette métrique ?
À quoi cela permet-il vraiment ?
L’analyse des erreurs identifie les variables influençant le plus les imprécisions d’un modèle. Cela aide à détecter les données problématiques et à améliorer la performance générale du modèle sur de nouvelles données.
Pourquoi est-ce essentiel ?
Analyser les erreurs permet de :
- Réduire le surapprentissage et ajuster le modèle aux données d’entraînement.
- Augmenter la précision des prédictions.
- Optimiser l’efficacité pour un temps de réponse plus rapide et une meilleure performance.
Quels enseignements en tirer ?
- Une variable importante n’est pas toujours performante dans le modèle.
- L’analyse des erreurs aide à se concentrer sur les éléments qui ont réellement un impact sur la performance.
- Il est crucial d’itérer sur cette analyse pour constamment améliorer les modèles.
Conclusion
L’analyse des erreurs est une étape clé pour garantir que les modèles de Machine Learning sont robustes et performants face aux données nouvelles.
