Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La validation croisée est un outil puissant pour évaluer les performances d'un modèle de manière plus robuste qu'une simple séparation en échantillons d'entraînement et de test. Il existe plusieurs types de validation croisée, chacun ayant ses propres avantages et limitations. Cet ensemble de techniques permet de mieux comprendre le comportement d'un modèle et d'améliorer sa généralisation.
kfold crossvalidation est l'une des méthodes les plus couramment utilisées. Dans cette approche, les données sont divisées en k sousensembles ou "plis" de taille à peu près égale. Le modèle est entraîné sur k1 sousensembles et testé sur le pli restant. Ce processus est répété k fois, chaque pli jouant le rôle de jeu de test une fois. L'avantage principal de cette méthode est qu'elle utilise toutes les observations pour l'entraînement et le test, offrant ainsi une évaluation plus fiable des performances du modèle.
La validation croisée leaveoneout (LOOCV) est une version extrême de kfold où k est égal au nombre total d'observations dans le dataset. Ainsi, chaque observation est utilisée comme jeu de test une seule fois, et le reste des observations sert d'entraînement. L'avantage de LOOCV est qu'il produit une estimation presque sans biais de l'erreur de généralisation. Cependant, il est computationnellement coûteux car il doit entraîner le modèle autant de fois qu'il y a d'observations.
La validation croisée stratifiée kfold est une modification de kfold où chaque pli contient environ la même proportion de chaque classe de sortie que l'ensemble original. Cette méthode est particulièrement utile dans des datasets déséquilibrés pour s'assurer que chaque classe est bien représentée dans chaque pli, améliorant ainsi la fiabilité de l'évaluation du modèle.
Pour les séries temporelles, la validation croisée des séries temporelles est plus adaptée. Ici, les données sont divisées en plusieurs sousensembles temporels. Le modèle est entraîné sur les données temporellement antérieures puis testé sur les données suivantes. L'importance de cette méthode est d'éviter le "data leakage", c'estàdire l'utilisation d'informations futures pour prédire des valeurs passées.
Chaque type de validation croisée a des applications spécifiques et doit être choisi en fonction du problème spécifique à résoudre et des particularités des données.