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Chapitre 1. Les fondamentaux du Machine Learning
1.4 COMMENT LE SYSTÈME APPREND-IL ?
L’approche la plus fréquente consiste à créer un modèle prédictif et d’en régler les
paramètres an qu’il fonctionne au mieux sur les données d’entraînement. Par
exemple, pour prédire le prix d’une maison en fonction de sa supercie et du revenu
médian des habitants du quartier, on pourrait choisir un modèle linéaire, c’est-à-dire
dans lequel la valeur prédite est une somme pondérée des paramètres, plus un terme
constant (en anglais, intercept ou bias). Cela donnerait l’équation suivante :
Équation 1.1 – Un modèle linéaire du prix des maisons