Empilage souple !
L'empilage souple est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour combiner les prédictions de plusieurs modèles différents afin d'améliorer la précision et la performance globale. Dans l'empilage souple, les prédictions de chaque modèle sont utilisées comme entrée pour un autre modèle appelé "méta-modèle" ou "modèle d'empilage".
L'objectif de l'empilage souple est de :
1. *Améliorer la précision* : En combinant les prédictions de plusieurs modèles, l'empilage souple peut améliorer la précision globale.
2. *Réduire le surajustement* : L'empilage souple peut aider à réduire le surajustement en combinant les prédictions de différents modèles.
3. *Améliorer la robustesse* : L'empilage souple peut rendre le modèle plus robuste face aux changements de données ou à des conditions différentes.
L'empilage souple est souvent utilisé dans les compétitions d'apprentissage automatique et a prouvé son efficacité pour améliorer la performance des modèles. Voulez-vous en savoir plus sur l'empilage souple ou d'autres techniques d'apprentissage automatique ?