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Amélioration de la précision du modèle
L'obtention d'un modèle d'apprentissage-machine qui correspond à vos besoins implique généralement d'itérer sur ce processus d'apprentissage-machine et de tester quelques variations. Vous n'obtiendrez peut-être pas un modèle très prédictif lors de la première itération ou vous souhaiterez peut-être améliorer votre modèle pour obtenir des prédictions encore meilleures. Pour améliorer les performances, vous pouvez itérer sur les étapes suivantes :
Collecte de données : Augmenter le nombre d'exemples de formation
Traitement des entités : Ajoutez d'autres variables et un meilleur traitement des entités
Réglage des paramètres du modèle : Envisagez d'autres valeurs pour les paramètres de formation utilisés par votre algorithme d'apprentissage.
