Non, là tu te trompe. Ça, c'est du sur-apprentissage. Si l'effet est faible, il sera noyé dans la masse. Invisible.
C'est pas de l'IA hein... C'est de la pure statistique. Plus l'effet est faible plus tu as besoin d'un grand échantillon (moins de variabilité sur tes mesures...). Mathématiquement ça se calcule même avant de commencer l'étude (selon l'objectif que l'on se fixe).
L'effet "sur-apprentissage" en stat' ce serait de multiplier les observables (et sélectionner celles qui t'arrangent), ainsi que les modèles de régressions, ou encore le nombre de paramètres des dits modèles. Mais là encore, forcément, plus ton échantillon est faible, moins tu dois être "ambitieux" dans les résultats que tu pourras en tirer. L'exemple le plus frappant, tu as 3 données, tu prends n'importe quel modèle à 3 paramètres ; tu en as 10, tu prends un modèle à 10 paramètres. Ça marchera assez souvent...
Au passage c'est typiquement les conneries que raconte(ait?) Raoult. La raison pour laquelle j'ai définitivement finis par le classer dans la catégorie des gros bouffons devant l'Éternel (et je pèse mes mots). Parce que pour le coup c'est des pures mathématiques, et des trucs pas très touchy en plus. Du genre savoir trans-disciplinaire du scientifique de base. Et y'a aucun bullshit possible dessus comme il sait si bien le faire (ces gens-là qui essaient de te faire prendre des vessies pour des lanternes...) : c'est des mathématiques, c'est aussi vrai que 2+2=4, c'est juste du calcul un poil lourdingue, mais que tout étudiant devrait avoir vu au moins une fois dans sa vie.
[^] # Re: Faut arrêter - même Raoult le reconnait
Posté par Pierre_Roc . En réponse au journal toujours pas convaincus par l'Hydroxychloroquine ?. Évalué à 10.
C'est pas de l'IA hein... C'est de la pure statistique. Plus l'effet est faible plus tu as besoin d'un grand échantillon (moins de variabilité sur tes mesures...). Mathématiquement ça se calcule même avant de commencer l'étude (selon l'objectif que l'on se fixe).
L'effet "sur-apprentissage" en stat' ce serait de multiplier les observables (et sélectionner celles qui t'arrangent), ainsi que les modèles de régressions, ou encore le nombre de paramètres des dits modèles. Mais là encore, forcément, plus ton échantillon est faible, moins tu dois être "ambitieux" dans les résultats que tu pourras en tirer. L'exemple le plus frappant, tu as 3 données, tu prends n'importe quel modèle à 3 paramètres ; tu en as 10, tu prends un modèle à 10 paramètres. Ça marchera assez souvent...
Au passage c'est typiquement les conneries que raconte(ait?) Raoult. La raison pour laquelle j'ai définitivement finis par le classer dans la catégorie des gros bouffons devant l'Éternel (et je pèse mes mots). Parce que pour le coup c'est des pures mathématiques, et des trucs pas très touchy en plus. Du genre savoir trans-disciplinaire du scientifique de base. Et y'a aucun bullshit possible dessus comme il sait si bien le faire (ces gens-là qui essaient de te faire prendre des vessies pour des lanternes...) : c'est des mathématiques, c'est aussi vrai que 2+2=4, c'est juste du calcul un poil lourdingue, mais que tout étudiant devrait avoir vu au moins une fois dans sa vie.