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Guide d'Introduction - Généralisation en Machine Learning

Objectif

Ce guide explique les concepts fondamentaux de la généralisation des modèles et les techniques pour prévenir l'overfitting. Il complète le README.md en détaillant les mécanismes sous-jacents.

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Généralisation : Le Problème Central

Définition

La généralisation est la capacité d'un modèle à prédire correctement sur des données qu'il n'a jamais vues pendant l'entraînement. C'est la métrique la plus importante en ML : un modèle qui mémorise ses données d'entraînement mais échoue sur de nouvelles données est inutile en production.

Overfitting vs Underfitting

Overfitting (Surapprentissage)

• Le modèle capture le bruit dans les données d'entraînement au lieu des patterns généraux
• Performance : Train >> Test
• Cause : Modèle trop complexe ou entraînement trop long

Underfitting (Sous-apprentissage)

• Le modèle ne capture pas les patterns sous-jacents
• Performance : Train ≈ Test (mais les deux sont basses)
• Cause : Modèle trop simple ou entraînement insuffisant

Optimal

• Le modèle capture les patterns généraux
• Performance : Train ≈ Test (et les deux sont élevées)

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Split Train/Validation/Test

Pourquoi 3 ensembles distincts ?

Train (64%) : Données utilisées pour l'optimisation des poids du modèle

• Le modèle voit ces données à chaque epoch
• La loss est calculée et utilisée pour la backpropagation

Validation (16%) : Données utilisées pour le tuning des hyperparamètres

• Le modèle voit ces données mais ne met pas à jour ses poids avec
• Utilisé pour détecter l'overfitting pendant l'entraînement
• Les callbacks (Early Stopping, LR Scheduler) surveillent la val_loss

Test (20%) : Données utilisées pour l'évaluation finale

• Le modèle ne voit jamais ces données pendant l'entraînement
• Aucun hyperparamètre ne doit être ajusté après avoir vu les résultats du test
• Estimation non biaisée de la performance réelle

Erreur critique à éviter

Ne jamais utiliser le test set pour ajuster les hyperparamètres. Cela introduit un biais : vous optimisez indirectement pour le test set, ce qui invalide son rôle d'évaluation non biaisée.

Visualisation du Split

graph TD
    A[Dataset Complet<br/>2000 échantillons] -->|80%| B[Train + Validation<br/>1600 échantillons]
    A -->|20%| C[Test<br/>400 échantillons]
    B -->|80%| D[Train<br/>1280 échantillons]
    B -->|20%| E[Validation<br/>320 échantillons]

    D -->|Backpropagation| F[Mise à jour des poids]
    E -->|Surveillance| G[Early Stopping<br/>LR Scheduler]
    C -->|Évaluation finale| H[Métriques finales]

    style D fill:#90EE90
    style E fill:#FFD700
    style C fill:#FF6B6B

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Early Stopping

Principe

L'Early Stopping arrête l'entraînement lorsque la performance sur le validation set cesse de s'améliorer, même si la loss du train set continue de diminuer. Cela prévient l'overfitting.

Mécanisme

EarlyStopping(
    monitor='val_loss',              # Métrique surveillée
    patience=3,                      # Nombre d'epochs sans amélioration
    min_delta=0.01,                  # Amélioration minimale significative
    restore_best_weights=True        # Revenir aux meilleurs poids
)

Fonctionnement :

1. À chaque epoch, la val_loss est calculée
2. Si val_loss ne diminue pas d'au moins min_delta pendant patience epochs consécutifs
3. L'entraînement s'arrête et les poids de la meilleure epoch sont restaurés

Pourquoi ça marche

Durant l'entraînement, le modèle passe par trois phases :

1. Underfit : Train loss et val loss diminuent ensemble
2. Sweet spot : Performance optimale sur les deux
3. Overfit : Train loss continue de diminuer, val loss augmente

Early Stopping détecte le début de la phase 3 et revient à la phase 2.

Flowchart du Mécanisme

flowchart TD
    A[Début Epoch N] --> B[Calculer val_loss]
    B --> C{val_loss s'améliore<br/>de min_delta ?}
    C -->|Oui| D[Réinitialiser patience]
    C -->|Non| E[Incrémenter compteur]
    D --> F[Sauvegarder poids]
    E --> G{Compteur >= patience ?}
    G -->|Non| H[Continuer epoch N+1]
    G -->|Oui| I[Arrêter l'entraînement]
    I --> J[Restaurer meilleurs poids]
    F --> H
    H --> A

    style D fill:#90EE90
    style I fill:#FF6B6B
    style J fill:#FFD700

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Learning Rate Scheduler

Principe

Le learning rate contrôle la taille des ajustements des poids à chaque itération. Un learning rate adaptatif améliore la convergence.

Stratégie : ReduceLROnPlateau

ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss',
    factor=0.5,                      # Multiplie LR par 0.5
    patience=2,
    min_lr=1e-5
)

Fonctionnement :

• Début d'entraînement : LR = 0.05 (exploration rapide de l'espace des solutions)
• Si val_loss stagne pendant 2 epochs : LR = 0.025 (affinage)
• Si val_loss stagne encore : LR = 0.0125, puis 0.00625, etc.
• Minimum : 1e-5 (évite de ralentir complètement)

Pourquoi ça marche

Learning rate élevé :

• Avantages : Convergence rapide, échappe aux minima locaux
• Inconvénient : Peut "sauter" au-dessus de l'optimum

Learning rate faible :

• Avantages : Convergence précise vers l'optimum
• Inconvénient : Lent, risque de bloquer dans un minimum local

La stratégie adaptative combine les avantages des deux.

Évolution du Learning Rate

graph LR
    A[Epoch 1-2<br/>LR = 0.05] --> B[Epoch 3-4<br/>LR = 0.05]
    B --> C{val_loss stagne<br/>2 epochs ?}
    C -->|Oui| D[Epoch 5-6<br/>LR = 0.025]
    C -->|Non| B
    D --> E{val_loss stagne<br/>2 epochs ?}
    E -->|Oui| F[Epoch 7-8<br/>LR = 0.0125]
    E -->|Non| D
    F --> G[...]
    G --> H[LR minimum<br/>= 0.00001]

    style A fill:#FF6B6B
    style D fill:#FFD700
    style F fill:#90EE90
    style H fill:#87CEEB

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Normalisation des Features

Problème

Les features ont des échelles différentes. Exemple :

• Age : [20, 80] → plage de 60
• Revenu : [20000, 150000] → plage de 130000

Sans normalisation, le gradient descent est dominé par les features à grande échelle, ce qui ralentit ou empêche la convergence.

Solution : StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

Transforme chaque feature pour avoir :

• Moyenne = 0
• Écart-type = 1

Formula : z = (x - μ) / σ

Impact

Toutes les features contribuent équitablement au gradient, ce qui accélère la convergence et améliore la stabilité de l'entraînement.

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Métriques d'Évaluation

Accuracy

Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

Pourcentage de prédictions correctes. Simple mais peut être trompeuse avec des classes déséquilibrées.

Precision et Recall

Precision : Parmi les prédictions positives, combien sont correctes ?

Precision = TP / (TP + FP)

Recall : Parmi les vrais positifs, combien ont été détectés ?

Recall = TP / (TP + FN)

Trade-off

Haute precision, bas recall : Le modèle est conservatif (peu de faux positifs mais rate des vrais positifs) Bas precision, haut recall : Le modèle est agressif (détecte beaucoup mais avec des erreurs)

Matrice de Confusion

                Prédictions
                0     1
Réel    0    [[TN   FP]
        1     [FN   TP]]

Permet de visualiser où le modèle fait des erreurs :

• TN (True Negative) : Correct négatif
• FP (False Positive) : Faux positif (Type I error)
• FN (False Negative) : Faux négatif (Type II error)
• TP (True Positive) : Correct positif

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Architecture du Réseau

Structure

Input (20) → Dense(64, ReLU) → Dense(32, ReLU) → Dense(1, Sigmoid)

Justification

ReLU (Rectified Linear Unit)

• Fonction : f(x) = max(0, x)
• Rôle : Introduit la non-linéarité, permettant au réseau d'apprendre des fonctions complexes
• Avantages : Pas de vanishing gradient, calcul rapide

Sigmoid

• Fonction : f(x) = 1 / (1 + e^(-x))
• Rôle : Transforme la sortie en probabilité [0, 1]
• Utilisation : Classification binaire

Architecture progressive (64 → 32 → 1)

• Extraction de features de haut niveau dans les premières couches
• Compression progressive vers la décision finale

Visualisation de l'Architecture

graph LR
    A[Input Layer<br/>20 features] --> B[Dense Layer 1<br/>64 neurones<br/>ReLU]
    B --> C[Dense Layer 2<br/>32 neurones<br/>ReLU]
    C --> D[Output Layer<br/>1 neurone<br/>Sigmoid]
    D --> E[Probabilité<br/>[0, 1]]

    style A fill:#87CEEB
    style B fill:#90EE90
    style C fill:#FFD700
    style D fill:#FF6B6B
    style E fill:#DDA0DD

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Diagnostic de l'Overfitting

Signes positifs (Bonne généralisation)

1. Gap minimal : Train accuracy ≈ Test accuracy (< 5% de différence)
2. Courbes parallèles : train_loss et val_loss diminuent ensemble
3. Stabilité : val_loss se stabilise sans fluctuer
4. Early stopping précoce : Arrêt avant d'atteindre max_epochs (ex: epoch 10/100)

Signes négatifs (Overfitting)

1. Gap important : Train accuracy >> Test accuracy (> 10% de différence)
2. Divergence : train_loss diminue mais val_loss augmente
3. Instabilité : val_loss fluctue fortement
4. Mémorisation : Le modèle atteint ~100% sur train mais ~70% sur test

Actions correctives si overfitting détecté

1. Plus de données : La solution la plus efficace
2. Régularisation : L2 (weight decay), Dropout
3. Simplifier le modèle : Moins de couches ou de neurones
4. Early stopping : Réduire patience
5. Data augmentation : Si applicable (images, texte)

Phases d'entraînement

graph TD
    A[Début Entraînement] --> B[Phase 1: Underfitting<br/>Train Loss ↓ Val Loss ↓<br/>Gap faible, Performance basse]
    B --> C[Phase 2: Sweet Spot<br/>Train Loss ↓ Val Loss ↓<br/>Gap minimal, Performance haute]
    C --> D[Phase 3: Overfitting<br/>Train Loss ↓ Val Loss ↑<br/>Gap important, Mémorisation]

    C --> E[Early Stopping<br/>ARRÊT ICI]
    D --> F[Continuer = Performance dégradée]

    style B fill:#FFD700
    style C fill:#90EE90
    style D fill:#FF6B6B
    style E fill:#87CEEB
    style F fill:#FF6B6B

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Glossaire Technique

Terme	Définition
Epoch	Une passe complète sur l'ensemble du training set
Batch	Sous-ensemble de données traité simultanément
Gradient Descent	Algorithme d'optimisation qui ajuste les poids pour minimiser la loss
Backpropagation	Méthode de calcul des gradients via la chaîne des dérivées
Loss Function	Fonction mesurant l'écart entre prédictions et vraies valeurs
Optimizer	Algorithme implémentant le gradient descent (SGD, Adam, RMSprop)
Hyperparamètres	Paramètres définis avant l'entraînement (learning rate, architecture)
Poids/Weights	Paramètres appris pendant l'entraînement
Activation Function	Fonction non-linéaire appliquée aux neurones (ReLU, Sigmoid, Tanh)
Forward Pass	Propagation des données de l'input vers l'output
Callback	Fonction exécutée à certains moments de l'entraînement

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Résultats du Lab

Performance

• Accuracy : 97%
• Precision : 95-99% selon la classe
• Recall : 95-99% selon la classe
• Arrêt : Epoch 10/100 (early stopping activé)

Interprétation

Le gap minimal entre train et test confirme une bonne généralisation. L'early stopping à epoch 10 indique que le modèle a convergé rapidement sans surapprentissage. Les métriques équilibrées (precision ≈ recall) suggèrent l'absence de biais vers une classe.

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Pour Aller Plus Loin

Techniques avancées de régularisation :

• Dropout : Désactive aléatoirement des neurones pendant l'entraînement
• L2 Regularization : Pénalise les poids élevés dans la loss function
• Batch Normalization : Normalise les activations entre les couches

Optimizers alternatifs :

• SGD with momentum : Accélère la convergence
• RMSprop : Adapte le learning rate par paramètre
• Adam : Combine momentum et RMSprop (utilisé dans ce lab)

Cross-validation :

• K-fold CV : Validation plus robuste pour petits datasets
• Stratified CV : Maintient la distribution des classes

Tuning automatique :

• Grid Search : Teste toutes les combinaisons d'hyperparamètres
• Random Search : Échantillonnage aléatoire (plus efficace)
• Bayesian Optimization : Recherche intelligente de l'optimum