Que signifie "Rééchantillonnage des échantillons"?

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Le rééchantillonnage est une méthode qui sert à améliorer la précision des prédictions quand il y a des différences entre les données utilisées pour l'entraînement et celles sur lesquelles on veut faire des prédictions. Quand un modèle apprend d'un ensemble de données, il peut se tromper si les nouvelles données ne ressemblent pas à ce sur quoi il a été formé.

Pour corriger ça, le rééchantillonnage modifie l'importance de chaque point de données en fonction de sa proximité avec les nouvelles données. Ça veut dire que certains points de données se voient attribuer plus de poids, ou d'importance, pour aider le modèle à mieux fonctionner. En ajustant ces poids, le modèle peut se concentrer plus sur les données qui sont susceptibles de l'aider à faire de meilleures prédictions.

En pratique, ça veut dire que quand on a une petite quantité de nouvelles données, on peut quand même faire de bonnes prédictions en utilisant ce qu'on a appris d'une plus grande quantité de vieilles données, tout en s'assurant de donner la bonne importance aux points de données qui comptent le plus. Cette approche peut mener à de meilleurs résultats dans diverses applications, surtout quand les nouvelles données sont limitées.