Surapprentissage· Overfitting

Situation où un modèle apprend les particularités de ses données d'entraînement au détriment de sa capacité de généralisation.

ExempleUn modèle de churn mémorise les particularités des 10 000 clients d'entraînement (98 % de précision), mais tombe à 61 % sur de nouveaux clients : signe de surapprentissage, pas de généralisation.

En clairL'image la plus juste est celle de l'élève qui apprend les corrigés par cœur et se retrouve démuni devant un sujet inédit. Le modèle a retenu les particularités de ses exemples au lieu de la règle générale. Le signe qui doit alerter : d'excellents résultats à l'entraînement, et des résultats médiocres sur des cas nouveaux.