Défis liés aux modèles de régression - sous-adaptation, suradaptation ### Contenu de la diapositive

Cette diapositive PowerPoint aborde les défis posés par la modélisation de la régression en ce qui concerne l'ajustement insuffisant (underfitting) et l'ajustement excessif (overfitting). Le sous-ajustement signifie la simplicité d'un modèle et son incapacité à capturer les modèles sous-jacents dans les données, ce qui se traduit par des performances médiocres et un biais important. L'ajustement optimal représente un équilibre où un modèle capture avec précision la véritable tendance. Le surajustement met en évidence la complexité de l'ajustement d'un modèle au bruit des données, ce qui se traduit par une grande précision sur les données d'apprentissage, mais une mauvaise généralisation à de nouvelles données, non vues, et une variance élevée. ### Présentation graphique - La diapositive présente un thème de couleurs sarcelle et gris foncé. - Trois graphiques représentent l'ajustement insuffisant, l'ajustement optimal et l'ajustement excessif. - Chaque graphique est accompagné de son étiquette respective dans une forme ovale colorée - la sous-adaptation est en bleu clair, l'adaptation optimale en bleu moyen et la suradaptation en bleu foncé. - Les points verts sur les graphiques représentent les points de données. - Le graphique de sous-adaptation montre une ligne de régression noire et droite qui s'adapte mal aux données. - Le graphique d'ajustement optimal présente une ligne de régression noire incurvée qui suit de près la tendance des données. - Le graphique d'ajustement excessif présente une ligne noire qui zigzague pour s'adapter précisément à chaque point de données. - En bas à gauche, une bande verticale intitulée "Régression" se présente sous la forme d'une capsule jaune d'or. - Des blocs de texte expliquent en détail l'ajustement excessif et l'ajustement insuffisant sous les graphiques. L'aspect général de la diapositive est propre et professionnel, avec une mise en page bien organisée qui présente clairement les concepts de modélisation de la régression par le biais d'informations visuelles et textuelles. ### Cas d'utilisation - Expliquer le concept d'ajustement de modèle à un public ayant des connaissances en statistique ou en apprentissage automatique. - Illustrer le compromis entre le biais et la variance dans la modélisation prédictive au cours d'une session de formation à la science des données. - Démontrer les défis de la modélisation prédictive aux parties prenantes lors d'une mise à jour de projet ou d'une présentation de proposition. - Utilisation d'une diapositive éducative dans des conférences universitaires traitant de l'apprentissage automatique et de l'analyse de régression.