Réponse rapide
Un sous-ajustement après régularisation se détecte par erreurs élevées d’entraînement et de validation, prédictions trop lisses, biais systématiques et incapacité à reproduire des régimes connus.
Trop régulariser rend le modèle aveugle
Sous-ajustement peut masquer défaut et réaction rapide. Comparez erreurs train-test, résidus par régime et comportement dans les limites.
Comparer les courbes
Examinez erreurs train-validation-test, résidus par état, capacité et évolution selon coefficient ou époque.
Chercher le signal perdu
Vérifiez variables supprimées, fréquence, dynamique rapide, événements rares, transitions et sortie dans les limites.
Corriger sans surapprendre
Réduisez pénalité ou augmentez capacité avec données et validation adaptées et conservez une référence pour comparer.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST