Risque Structurel
Risques structurelsIl s’agit d’un compromis entre le risque empirique et le risque attendu. Habituellement, le risque structurel est obtenu en ajoutant un terme de régularisation après la fonction de risque empirique.
Explication du concept
- Risque de confiance : l’erreur d’un classificateur non formé lors de la classification d’un échantillon inconnu ;
- Risque empirique : L’erreur obtenue par un classificateur formé après avoir entièrement classé les échantillons de formation ;
- Risque structurel : risque de confiance + risque d’expérience.
L'importance du risque structurel
La minimisation des risques structurels est une extension de la minimisation des risques empiriques. Plus le risque empirique est faible, plus la fonction de décision du modèle est complexe et plus elle contient de paramètres. Lorsque la fonction de risque empirique est faible dans une certaine mesure, un surajustement se produit.
Afin d'assurer le surapprentissage et de minimiser le terme de régularisation, deux fonctions de minimisation sont nécessaires.
La fonction de risque structurel intègre les deux et garantit que la complexité de la fonction de risque empirique et de la fonction de décision du modèle est minimisée. La fonction de risque structurel est ensuite minimisée pour atteindre l’objectif d’optimisation.