Partie 2 · Modèles avancésBilanFamilleIdée en une ligne Random forestBeaucoup d'arbres en parallèle, prédictions moyennées Gradient boostingArbres en séquence, chacun corrige le précédent Réduction de dimensionsCompresser les variables (ACP quantitatif, ACM qualitatif) Deep learningRéseaux à nombreuses couches cachées : texte (NLP), images (CNN), renforcement Les modèles avancés gagnent en performance mais perdent en simplicité d'explication. Les arbres permettent d'extraire l'importance des variables. Hors cours : distance et k-NN, VP/FP/FN/VN et F1, k-means.Vérifie que tu as comprisTu veux comparer un modèle basique et un modèle avancé. À quoi t'attends-tu ?ALes mêmes performances et la même complexitéBDes performances meilleures, mais plus de complexitéCDe meilleures performances et plus de simplicitéDUne performance plus faible mais plus de complexitéTerminé → les tests