Définition
Le sous-apprentissage est le défaut d'un modèle trop simple pour capturer les régularités présentes dans les données : il se trompe autant sur les exemples d'entraînement que sur les nouveaux cas. C'est le symétrique du surapprentissage. Il se corrige en enrichissant le modèle, en ajoutant des variables pertinentes ou en entraînant plus longtemps.
Dans la pratique
Un modèle qui plafonne à des performances médiocres indique souvent un sous-apprentissage ou des variables qui ne contiennent pas l'information recherchée. Le profil sait diagnostiquer lequel, en comparant les erreurs d'entraînement et de validation. Le piège est d'ajouter de la complexité sans vérifier que les données portent le signal attendu.
Termes liés
Définition rédigée par L'équipe Top Profil. Glossaire mis à jour le . Tous les termes du glossaire.