Découvrez comment le pruning, une technique phare en machine learning, peut transformer vos modèles en combinant simplicité et efficacité. Explorez des concepts clés pour optimiser vos modèles tout en évitant les pièges du surapprentissage, afin de garantir une meilleure interprétabilité et robustesse des prédictions.
Le pruning ou élagage est une technique utilisée en machine learning pour réduire la complexité d'un modèle, en enlevant les parties inutiles ou redondantes. Il est particulièrement courant dans les arbres de décision, où il peut réduire le surapprentissage, améliorer l'efficacité du modèle et rendre les résultats plus interprétables.
Utilisez le pruning pour simplifier votre modèle tout en préservant sa précision.