Sélection de modèle

La sélection de modèle fait référence au processus de choix du modèle qui approxime le mieux les données observées et capture leurs motifs sous-jacents parmi un ensemble de modèles candidats. Ce processus implique de définir des critères de sélection de modèle pour équilibrer l'adéquation aux données avec la capacité de généralisation ou la complexité du modèle, garantissant que le modèle sélectionné ne seulement s'adapte bien aux données existantes mais possède également une forte puissance prédictive et stabilité. La sélection de modèle est d'une valeur d'application significative en apprentissage automatique et en analyse statistique, améliorant efficacement les performances et la fiabilité des modèles.