L'apprentissage supervisé est défini par son utilisation d'ensembles de données étiquetés pour former des algorithmes qui classent les données ou prédisent les résultats avec précision.
Au fur et à mesure que les données d'entrée sont introduites dans le modèle, celui-ci ajuste ses pondérations jusqu'à ce que le modèle ait été ajusté de manière appropriée.
Cela se produit dans le cadre du processus de validation croisée pour s'assurer que le modèle évite le surajustement ou le sous-ajustement.
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