À l’ère des modèles profonds et des algorithmes sophistiqués, il peut être tentant de croire que plus un modèle est complexe, plus il est performant. Pourtant, la simplicité reste souvent un choix judicieux.
L’exemple du modèle linéaire
Un modèle de régression linéaire, aussi simple soit-il, peut offrir d’excellents résultats lorsqu’il est appliqué à un jeu de données bien préparé. De plus, il a l’avantage d’être interprétable : on comprend l’impact de chaque variable.
Complexité = surapprentissage ?
Les modèles trop complexes risquent de surapprendre (overfitting) : ils s’adaptent trop aux données d’entraînement et généralisent mal à de nouvelles données. En revanche, des modèles plus simples peuvent mieux capturer les tendances générales.
Choisir le bon outil pour le bon problème
La clé est d’adapter le modèle au problème posé :
- Pour une prédiction simple avec peu de variables : commencez par une régression
- Pour des données non linéaires ou très nombreuses : pensez aux forêts aléatoires ou aux SVM
- Réservez le deep learning aux cas avec beaucoup de données ou de complexité (images, texte…)
La règle d’or : ne pas complexifier sans nécessité. Un modèle simple et bien calibré est souvent plus robuste, plus rapide et plus compréhensible.
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