Dilemme Biais/Variance

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Dilemme Biais/Variance

Message par Dlzlogic le Mer 13 Sep - 13:13

Bonjour,
Je viens de relire un article intitulé 'Dilemme Biais-Variance". Je voudrais évoquer ce problème directement lié à l'étude de l'intelligence artificielle.
D'abord, pour moi, le problème se situe de la façon suivante : on souhaite apprendre à la machine à prendre une décision. C'est à dire, connaissant un certain nombre d'informations sur un sujet donné, la machine devra fournir un résultat.
Prenons l'exemple simple du calcul d'un prix pour un devis dans le contexte Travaux Publics.
Le poste à chiffrer a plusieurs caractéristiques (ex Volume, Difficulté, Localisation). Le prix sera donc fonction de ces trois éléments.
P = f( V, D, L).
La méthode consiste à collecter un certain nombre de groupes {P, V, D, L} et établir une formule. Passons sur les méthode d'établissement de cette formule. Cette formule est entachée de 2 types d'erreurs, des erreurs systématiques et des erreurs accidentelles.
Dans la préoccupation du dilemme Biais-variance, le biais correspond à l'erreur systématique.
On admet qu'une erreur systématique est inconnue par définition. Si on la connaissais, ce ne serait plus une erreur (La Palisse). Notons pour mémoire que dans certains cas on peut mettre au point des modes opératoires qui l'annulent. Admettons que dans notre contexte, ce ne soit pas possible.
Les erreurs accidentelles dont assimilables à la précision d'une mesure. La théorie des erreurs montre que l'écart-type observé sur un certain nombre de mesures est une valeur caractéristique de cette mesure. Dans notre contexte, les auteurs parlent de la variance qui est le carré de l'écart-type.

Voilà, j'ai exposé les éléments de base, ma question : comment "comparer", "faire un choix" entre deux notions qui n'ont aucun rapport ?

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