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Veuillez expliquer ce qu'est la "décomposition du biais-variance"
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Dans les statistiques et l'apprentissage automatique, le compromis biais-variance est la propriété d'un modèle que la variance du paramètre estimé entre les échantillons peut être réduite en augmentant le biais dans les paramètres estimés.
Le dilemme biais-variance ou le problème du biais-variance est le conflit en essayant de minimiser simultanément ces deux sources d'erreur qui empêchent les algorithmes d'apprentissage supervisés de généraliser au-delà de leur ensemble de formation:
La décomposition biais-variance est un moyen d'analyser l'erreur de généralisation attendue d'un algorithme d'apprentissage en ce qui concerne un problème particulier en tant que somme de trois termes, le biais, la variance et une quantité appelée erreur irréductible, résultant du bruit dans le problème lui-même.