Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La validation croisée est une méthode essentielle en apprentissage machine pour évaluer la performance d'un modèle de manière robuste et réduire les risques de surapprentissage (overfitting). Cette technique permet de s'assurer que le modèle est capable de généraliser à des données qu'il n'a pas encore vues, au lieu de simplement mémoriser les données d'entraînement.
La méthode la plus courante de validation croisée est la validation croisée kfold. Voici comment elle fonctionne : 1. Division des données : Le jeu de données est divisé en k sousensembles ou "folds" de taille égale. 2. Entraînement et validation : Pour chaque itération (ou "fold"), le modèle est entraîné sur k1 sousensembles et testé sur le dernier sousensemble. Par exemple, si k=5, le modèle sera entraîné cinq fois, chaque fois en utilisant quatre des cinq sousensembles pour l'entraînement et le cinquième pour la validation. 3. Agrégation des résultats : Les performances du modèle pour chaque itération sont ensuite moyennées pour obtenir une estimation unique de la performance.
Pour évaluer la performance finale du modèle avant son déploiement, il est également crucial d'utiliser un ensemble des données de test distinct, qui n'a jamais été utilisé pendant l'entraînement ou la validation. Pourquoi utiliser un ensemble de test ? Cela donne une évaluation impartiale de la capacité de généralisation du modèle. Cela permet d'apprécier la véritable performance du modèle sur des données entièrement nouvelles et de détecter d'éventuels problèmes de surapprentissage.
En utilisant à la fois la validation croisée et un ensemble de données de test, on obtient une vision complète et rigoureuse de la performance d'un modèle d'intelligence artificielle, permettant d'améliorer sa robustesse et sa capacité de généralisation.