Quelles approches peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du modèle après avoir atteint un résultat de base?

Après avoir atteint le résultat de base du modèle, vous pouvez améliorer la qualité avec les approches suivantes:

• Collecte et ajout de nouvelles données — l'élargissement et la diversification de l'échantillon d'entraînement améliorent souvent la capacité de généralisation du modèle.
• Ajustement fin des hyperparamètres (Hyperparameter tuning) — sélection des paramètres optimaux du modèle à l'aide de Grid Search, Random Search ou Bayesian Optimization.
• Utilisation d'architectures de modèles plus complexes ou appropriées — par exemple, passer de modèles simples à des ensembles ou des réseaux neuronaux profonds.
• Traitement et nettoyage des données — suppression du bruit, gestion des valeurs manquantes, normalisation et mise à l'échelle des caractéristiques.
• Ingénierie des caractéristiques — création de nouvelles caractéristiques qui reflètent mieux les motifs dans les données.
• Régularisation — prévention du surapprentissage avec la régularisation L1, L2 ou Dropout.
• Ensemble de modèles — combinaison de plusieurs modèles pour améliorer la stabilité et la précision.
• Validation croisée — pour une évaluation plus fiable de la qualité et la sélection du modèle.

Ces méthodes aident à augmenter la précision, la stabilité et la capacité de généralisation du modèle.