Biais Inductif
L'ensemble des hypothèses qu'un algorithme d'apprentissage utilise pour généraliser des données observées à des instances non vues.
Chaque modèle incarne des biais — par exemple, des hypothèses de lissage dans les méthodes de noyau ou de localité dans les KNN — qui guident la généralisation. Reconnaître le biais inductif aide les équipes de gouvernance à choisir des algorithmes appropriés au domaine et à comprendre les modes de défaillance. Cela informe également sur la quantité de données nécessaire pour apprendre de manière fiable et sur les classes de modèles qui peuvent systématiquement sous-performer certaines tâches.
Une équipe de série chronologique choisit un modèle autorégressif car son biais inductif suppose une continuité temporelle, s'adaptant mieux aux données des prix des actions qu'un réseau de neurones feedforward. Ils documentent ce choix dans leur justification de sélection de modèle pour de futurs audits et s'assurent que le biais du modèle est en adéquation avec les connaissances du domaine.
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