10 Questions
Qu'est-ce que l'ensemble Learning en apprentissage automatique?
Une technique qui consiste à combiner les prédictions de plusieurs modèles pour obtenir un résultat final
Quel concept clé en apprentissage automatique permet de comprendre les performances des modèles?
Erreur irréductible
Quel avantage est associé à l'ensemble Learning en apprentissage automatique?
Réduction du surajustement
Qu'est-ce que le biais (Bias) en apprentissage automatique?
L'erreur introduite par les simplifications et les hypothèses faites par un modèle
Quels sont les inconvénients associés à l'ensemble Learning en apprentissage automatique?
Réglage des hyperparamètres
Quelle est la principale conséquence d'un modèle avec un biais élevé?
Il produira des prédictions qui sont systématiquement éloignées de la vérité.
Qu'est-ce que la variance mesure dans un modèle?
La sensibilité d'un modèle aux variations dans les données d'entraînement.
Qu'est-ce que l'erreur irréductible dans le contexte de la prédiction?
Elle provient de la nature des données elles-mêmes et est inhérente à toute tâche de prédiction.
Quelle technique d'apprentissage en ensemble est particulièrement efficace pour éviter le surajustement en réduisant la variance des modèles?
Bagging (Bootstrap Aggregating)
Que fait l'algorithme Random Forest lors de la phase de prédiction?
Chaque modèle prédit la classe ou la valeur cible pour un exemple donné.
This quiz provides an introduction to Ensemble Learning, a machine learning technique involving training multiple ML models to solve a specific problem and then combining their predictions to obtain a final result. The quiz covers the concept, purpose, and advantages of ensemble learning.
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