Introduction
Le non-parametrique est souvent le meilleur compromis pour des donnees tabulaires reelles.
Context
Compromis principal: forte performance pratique, interpretabilite variable selon la methode.
Step-by-step
- Nettoyer les donnees (manquants, categoriels, leakage).
- Construire baseline Decision Tree puis Random Forest/Boosting.
- Calibrer les hyperparametres et seuils sur cout metier.
- Organiser monitoring drift + re-entrainement periodique.
Tips & pitfalls
- Sur-apprentissage discret avec boosting.
- Dependance forte au split et a la qualite labels.
- Feature drift non observe.
Conclusion
Pour beaucoup de cas industriels tabulaires, cette famille doit etre testee tres tot.
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Critical review checklist
- La metrique choisie reflete-t-elle le cout reel de l erreur?
- Le protocole de validation evite-t-il toute fuite de cible?
- Le plan de monitoring couvre-t-il drift data + drift performance?
- Une strategie de fallback est-elle definie en cas de degradation?