Correction d’un modèle souffrant d’overfitting évident

Scénario

Contexte : Un modèle d’arbre de décision obtient 100% de précision sur le train mais faible performance sur le test. Le Problème : Le modèle est trop complexe et mémorise les données d’entraînement. Extrait logique actuelle : DecisionTreeClassifier(max_depth=None) Contraintes : Limiter profondeur ou appliquer validation croisée. Comparer train et test. Réduire variance. Livrable attendu : Proposer une correction réduisant l’overfitting et améliorant la généralisation.

Compétences ciblées