 Expliquez ce que l'on entend par le « compromis biais-variance ».
Le compromis biais-variance est un concept important dans l'apprentissage automatique qui stipule que la précision d'un modèle est déterminée à la fois par le biais et la variance du modèle. Un modèle avec un biais élevé, ou un sous-ajustement, aura une faible précision, tandis qu'un modèle avec une forte variance, ou un surajustement, aura également une faible précision. Le modèle idéal est celui qui a un faible biais et une faible variance, mais c'est un équilibre difficile à atteindre. Il s'agit essentiellement d'un compromis entre deux objectifs contradictoires, où la réduction du biais peut entraîner une augmentation de la variance, et vice versa. Afin d'obtenir le meilleur modèle, il est important de trouver le bon équilibre entre biais et variance.