Surapprentissage et généralisation

Le surapprentissage (ou overfitting) et la généralisation sont des concepts fondamentaux dans l’évaluation et la formation des modèles d’apprentissage automatique. Le surapprentissage se produit lorsque le modèle s’adapte trop étroitement aux données d’entraînement, capturant même les fluctuations aléatoires et les bruits, ce qui nuit à sa capacité à bien performer sur des données nouvelles et non vues. En revanche, une bonne généralisation signifie que le modèle est capable de tirer des conclusions à partir des données d’entraînement tout en étant suffisamment flexible pour effectuer des prédictions précises sur de nouvelles données.

Surapprentissage (overfitting)

Le surapprentissage se produit lorsque le modèle devient trop complexe par rapport à la quantité et la diversité des données d’entraînement disponibles. Il apprendra non seulement les relations sous-jacentes entre les caractéristiques des données et les cibles, mais aussi les anomalies et le bruit présents dans les données d’entraînement, ce qui le rend peu performant sur de nouvelles données.

Les signes typiques du surapprentissage incluent :

• Une très faible erreur d’entraînement, mais une erreur élevée sur les données de validation ou de test.

• Une fluctuation ou une augmentation significative des erreurs lorsqu’un modèle est testé sur des ensembles de données non vus.

Le surapprentissage peut se produire dans presque tous les types de modèles, qu’il s’agisse de régressions linéaires, de réseaux de neurones ou d’arbres de décision.

Généralisation

La généralisation désigne la capacité d’un modèle à produire des résultats précis sur de nouvelles données qui ne faisaient pas partie de l’ensemble d’entraînement. Un modèle bien généralisé est capable de capturer les tendances sous-jacentes sans être sensible aux fluctuations des données d’entraînement.

Les modèles d’apprentissage automatique sont généralement conçus pour avoir un bon compromis entre la capacité à s’adapter aux données d’entraînement et la capacité à prédire avec précision sur des données non vues. Un modèle avec une bonne généralisation sera robuste aux perturbations des données et capable de faire des prédictions fiables dans des environnements variés.

Techniques pour éviter le surapprentissage

Afin de minimiser le surapprentissage et d’améliorer la généralisation, plusieurs techniques et méthodes sont couramment employées.

Régularisation

La régularisation est une technique qui consiste à ajouter une pénalité au modèle pour limiter sa complexité. Cela peut se faire en modifiant la fonction de coût utilisée pour entraîner le modèle. Les principales formes de régularisation sont :

• Régularisation L1 (Lasso) : Ajoute une pénalité proportionnelle à la valeur absolue des coefficients des paramètres du modèle. Cela peut entraîner la suppression de certaines caractéristiques (coefficients nuls), ce qui permet de réaliser une forme de sélection de variables.

• Régularisation L2 (Ridge) : Ajoute une pénalité proportionnelle au carré des coefficients des paramètres. Contrairement à L1, cette technique ne supprime pas les variables, mais réduit leur impact, empêchant les coefficients de prendre des valeurs trop grandes.

• Régularisation ElasticNet : Combine les régularisations L1 et L2 pour bénéficier des avantages des deux. Elle est particulièrement utile lorsque le nombre de caractéristiques est très supérieur au nombre d’échantillons.

Ces régularisations ont pour objectif de réduire la variance du modèle en limitant la complexité de ses paramètres, et donc d’améliorer sa généralisation.

Dropout

Le dropout est une technique de régularisation spécifique aux réseaux de neurones. Pendant l’entraînement, des neurones sont aléatoirement « désactivés » à chaque itération du modèle. Cela empêche le modèle de devenir trop dépendant de certains neurones et de leurs connexions spécifiques. Le dropout force le modèle à apprendre des représentations plus robustes des données et à ne pas s’ajuster trop étroitement aux données d’entraînement. Cette technique est particulièrement utile dans les réseaux de neurones profonds.

Le taux de dropout (la probabilité qu’un neurone soit désactivé) est généralement choisi entre 0,2 et 0,5, mais cela dépend des caractéristiques spécifiques du problème.

Early Stopping

Le early stopping est une technique qui permet d’interrompre l’entraînement du modèle avant qu’il ne commence à surapprendre. Cette méthode consiste à surveiller l’erreur sur un ensemble de validation pendant l’entraînement. Si l’erreur de validation commence à augmenter, l’entraînement est arrêté, même si l’erreur d’entraînement continue de diminuer. Cela permet d’éviter que le modèle ne s’ajuste trop finement aux données d’entraînement et qu’il perde sa capacité de généralisation.

L’early stopping nécessite la définition d’un critère de tolérance, comme un nombre maximum d’itérations sans amélioration sur les données de validation. Cette approche permet de trouver un bon compromis entre une sous-apprentissage (underfitting) et un sur-apprentissage excessif.

Conclusion

Le surapprentissage représente un défi majeur pour les modèles d’apprentissage automatique, en particulier dans les problèmes complexes où la capacité du modèle à généraliser est cruciale. L’application de techniques comme la régularisation, le dropout et l’early stopping permet de réduire les risques de surapprentissage tout en favorisant une bonne généralisation du modèle. Ces techniques sont des outils incontournables pour l’entraînement de modèles robustes et performants, capables de prédire efficacement sur des données non vues.