Bornes de généralisation

Les bornes de généralisation font référence aux limites théoriques supérieures en apprentissage automatique qui mesurent la différence entre les performances prédictives d'un modèle sur des données inconnues et ses performances sur les données d'entraînement. L'objectif est de fournir un cadre mathématique pour évaluer la capacité de généralisation du modèle, en s'assurant qu'il ne se contente pas de bien performer sur l'ensemble d'entraînement, mais qu'il maintient également une performance stable et fiable sur de nouvelles données. En étudiant et en optimisant ces bornes, on peut guider la sélection des modèles et l'ajustement des paramètres, renforçant ainsi la robustesse et l'adaptabilité du modèle, et réalisant une plus grande valeur dans les applications pratiques.