Biais élevé ou variance élevée ?

Dans cet exercice, vous allez diagnostiquer si l'arbre de régression dt que vous avez formé dans l'exercice précédent souffre d'un problème de biais ou de variance.

L'ensemble d'apprentissage RMSE (RMSE_train) et l'ensemble CV RMSE (RMSE_CV) obtenu par dt sont disponibles dans votre espace de travail. En outre, nous avons également chargé une variable appelée baseline_RMSE qui correspond à l'erreur quadratique moyenne obtenue par l'arbre de régression formé avec la caractéristique disp uniquement (il s'agit de la valeur RMSE obtenue par l'arbre de régression formé au chapitre 1, leçon 3). Ici, baseline_RMSE sert de référence RMSE au-delà de laquelle un modèle est considéré comme sous-adapté et en deçà de laquelle le modèle est considéré comme "suffisamment bon".

Le site dt souffre-t-il d'un problème de biais élevé ou de variance élevée ?