Démythification des polynômes de haut degré en régression
La croyance répandue selon laquelle les polynômes de haut degré sont sujets au sur-apprentissage et difficiles à contrôler en apprentissage automatique est remise en question dans cet article. L'auteur soutient que le problème ne réside pas dans les polynômes de haut degré eux-mêmes, mais plutôt dans l'utilisation de fonctions de base inappropriées, comme la base standard. Des expériences comparant les bases standard, Chebyshev et Legendre à la base de Bernstein pour l'ajustement de données bruitées montrent que la base de Bernstein, dont les coefficients partagent les mêmes « unités » et sont facilement régularisés, évite efficacement le sur-apprentissage. Même les polynômes de haut degré produisent d'excellents ajustements en utilisant la base de Bernstein, nécessitant un réglage minimal des hyperparamètres.