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overfitting
Définition
Traduction de "overfitting" en français
Définition
Combining scorecards can also reduce overfitting, at the cost of greater complexity.
La combinaison de plusieurs grilles peut aussi réduire le surapprentissage, mais cela ajoute plus de complexité.
In some problems it can be less susceptible to the overfitting problem than other learning algorithms.
Toutefois, dans certains problèmes, il peut s'avérer moins prône au surapprentissage que d'autres algorithmes.
Our proposed method has been designed taking a particular focus on overfitting reduction.
Notre méthode a été développée en focalisant sur la réduction du phénomène de sur-apprentissage.
These errors are due to overfitting.
Ces erreurs sont dues à du sur-apprentissage.
Also, the high dimensionality of hyperspectral images can cause the overfitting of the classifier in case of insufficient training data.
De plus, la haute dimensionnalité des images hyperspectrales peut entraîner un surajustement du classificateur en cas de données d'apprentissage insuffisantes.
An analysis of the correlations structure of the noise permit to explain the overfitting phenomenon observed with soft modelling methods.
Une analyse de la structure de corrélation du bruit permet d'expliquer les phénomènes de surajustement des méthodes de modélisation souple.
overfitting of noisy data is avoided by an encoding cost criterion
on évite le surapprentissage de données de bruitées au moyen d'un critère de coût de codage
Like humans, neural nets can also experience memory problems if their store of irrelevant memories isn't cleared - a phenomenon known as overfitting.
Tout comme les humains, les réseaux neuronaux peuvent aussi éprouver des problèmes de mémoire si leur entrepôt de souvenirs inutiles n'est pas purgé - un phénomène appelé surajustement.
Machine learning techniques such as feature selection and an original cross-validation approach were employed to induce practical linear binary classifiers with good localization performance without classifier overfitting.
Des méthodes d'apprentissage comme la sélection des variables pertinentes ainsi qu'une approche originale de validation croisée sont utilisées pour obtenir un classifieur linéaire, pratique et performant sans surapprentissage.
One of the fundamental issues in neural networks is overfitting which is the issue tackled in this thesis.
Le problème du sur-apprentissage des réseaux de neurones est le thème principal abordé dans cette thèse.
Deeper decision trees are more expressive, but they are more resource consuming and are prone to overfitting.
Les arbres de décisions plus profonds sont plus expressifs mais ils sont également plus consommateurs en ressources et sujets au sur-apprentissage.
However, we don't like this approach, because it consists of feeding forecasts to the forecasting engine, which can result in major overfitting problems.
Cependant, nous n'aimons pas cette approche qui, en réalité, consiste à donner des prévisions au moteur de prévisions et peut générer des problèmes de surapprentissage.
One distinct advantage of the "automatic" tree selection procedure is that it helps to avoid "overfitting" and "underfitting" of the data.
Un avantage certain de la procédure de sélection "automatique" de l'arbre est qu'elle permet d'éviter un "surajustement" ou un "sous-ajustement" des données.
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Synonymes et analogies de "overfitting" en anglais
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