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Colloque
Chaque fois que nous utilisons une fonction de prédiction, nous sommes intéressés à évaluer le taux d’erreur de cette fonction, c’est-à-dire la probabilité de prédire une future observation avec erreur. Si les mêmes observations servent à la fois pour construire et évaluer une règle de décision, il est généralement connu que le taux d’erreur obtenu, le taux d’erreur manifeste, sous-estime le taux d’erreur réel. Nous avons vu que le biais manifeste est lié à la taille de l’échantillon de formation, l’échantillon utilisé pour construire la fonction de prédiction, nous avons également montré que le paramètre moyen Poin doit estimer. Quel …
