Le surapprentissage, ou overfitting en anglais, est un phénomène courant dans le domaine du machine learning, qui peut entraîner des problèmes de performance pour les modèles développés. Dans cet article, nous allons explorer la définition du surapprentissage, ses causes et comment l’éviter.
Définition du surapprentissage
Le surapprentissage se produit lorsque le modèle de machine learning étudie trop bien les données d’apprentissage. Le modèle devient alors extrêmement précis pour décrire ces données, mais perd en capacité à généraliser à de nouvelles données. En conséquence, il performe très bien sur les données d’apprentissage, mais sa performance chute lorsqu’il est confronté à de nouvelles données, jamais vues auparavant.
Comparaison avec l’underfitting
Il est intéressant de comparer le surapprentissage avec son opposé, l’underfitting. Lorsque qu’un modèle sous-apprend (underfits), il n’arrive pas à capturer les tendances présentent dans les données d’apprentissage et donc ne performe pas bien même sur ces données. Il manque alors de complexité et d’adaptabilité pour prévoir correctement les résultats sur de nouvelles données.
Causes du surapprentissage
Plusieurs facteurs peuvent contribuer au surapprentissage en machine learning, notamment :
- La taille des données : Un ensemble de données d’apprentissage trop petit peut entraîner un surapprentissage, car le modèle n’a pas suffisamment d’exemples pour apprendre à généraliser correctement.
- Le bruit dans les données : Si les données d’apprentissage contiennent beaucoup de bruit (erreurs, valeurs aberrantes, etc.), le modèle peut finir par apprendre ces irrégularités et perdre en capacité à réaliser de bonnes prédictions sur des données plus propres.
- La complexité du modèle : Un modèle trop complexe est plus susceptible de surapprendre, car il peut s’adapter parfaitement aux moindres détails des données d’apprentissage. Cependant, cette adaptation excessive nuit à sa capacité à traiter correctement de nouvelles données.
Comment détecter le surapprentissage ?
Pour détecter si un modèle souffre de surapprentissage, on peut comparer ses performances sur les données d’apprentissage et les données de validation (un sous-ensemble de données distinctes qui n’a pas été utilisé pendant la phase d’apprentissage).
Si le modèle performe très bien sur les données d’apprentissage mais significativement moins bien sur les données de validation, cela peut être un indicateur de surapprentissage. Dans ce cas, il convient de chercher des solutions pour améliorer la capacité de généralisation du modèle.
Utilisation de la courbe d’apprentissage
Une autre méthode pour détecter le surapprentissage consiste à analyser les courbes d’apprentissage du modèle. Une courbe d’apprentissage montre l’évolution des performances (généralement, l’erreur) du modèle en fonction de la taille de l’ensemble d’apprentissage.
En cas de surapprentissage, on observera souvent une divergence entre les erreurs sur les données d’apprentissage et les erreurs sur les données de validation : l’erreur sur les données d’apprentissage diminue continuellement, tandis que l’erreur sur les données de validation se stabilise voire augmente après un certain point.
Comment éviter le surapprentissage ?
Voici quelques techniques couramment utilisées pour prévenir ou réduire le surapprentissage en machine learning :
- Avoir plus de données : Augmenter la taille de l’ensemble d’apprentissage peut aider le modèle à mieux généraliser et être moins sensible aux variations spécifiques aux données d’apprentissage.
- Nettoyer les données : Éliminer le bruit et les valeurs aberrantes des données d’apprentissage contribue à améliorer la qualité des prédictions du modèle.
- Régularisation : La régularisation est une technique qui consiste à ajouter une pénalité au modèle pour réduire sa complexité. Cela permet de contraindre le modèle à ne pas s’adapter trop précisément aux données d’apprentissage.
- Validation croisée : La validation croisée consiste à diviser l’ensemble de données en plusieurs sous-ensembles, puis à entraîner et évaluer le modèle sur chaque sous-ensemble. Cela permet d’avoir une meilleure estimation des performances du modèle sur de nouvelles données.
- Simplifier le modèle : Si le modèle est trop complexe, il peut être utile de simplifier son architecture ou de réduire le nombre de paramètres à ajuster pour éviter qu’il ne surapprenne les données d’apprentissage.
En conclusion, le surapprentissage est un problème courant en machine learning qui nécessite une attention particulière lors de la conception et de l’évaluation des modèles. En comprenant les causes du surapprentissage et en appliquant les bonnes pratiques pour l’éviter, vous pourrez développer des modèles plus performants et plus robustes face aux variations des données.