📊 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲 𝗹𝗮 𝗣𝗲𝗿𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗠𝗼𝗱è𝗹𝗲𝘀 𝗲𝗻 𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 (𝗠𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴)

Un bon modèle doit trouver l’équilibre entre sous-apprentissage (underfitting) et sur-apprentissage (overfitting).

🔹 Overfitting : le modèle apprend trop bien les données d’entraînement et perd sa capacité de généralisation.
🔹 Underfitting : le modèle est trop simple et n’arrive pas à capturer les tendances des données.
🔹 Bonne généralisation : l’idéal ! Le modèle s’adapte aux données d’entraînement et aux nouvelles données.

👉 L’objectif est toujours d’obtenir une erreur minimale aussi bien sur les données de test que d’entraînement.

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