Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La validation croisée stratifiée kfold est une variation de la validation croisée kfold classique, qui est particulièrement utile lorsque l'on travaille avec des ensembles de données non équilibrés. Dans la méthode classique de kfold, les données sont divisées en k sousensembles ou plis de manière aléatoire, mais cela ne garantit pas que chaque pli contienne une proportion représentative des classes de la variable cible. C'est ici que la validation croisée stratifiée entre en jeu.
La validation croisée stratifiée veille à ce que chaque pli contienne la même proportion de classes que l'ensemble de données original. Cela signifie que si votre ensemble de données contient 60% de la classe A et 40% de la classe B, chaque pli dans la validation croisée stratifiée contiendra également ces proportions. Cette méthode est essentielle pour éviter les biais et pour s'assurer que le modèle est évalué de manière équitable sur des échantillons représentatifs de l'intégralité des données.
La mise en œuvre de la validation croisée stratifiée kfold peut être facilement réalisée à l'aide de bibliothèques telles que scikitlearn en Python. Voici un exemple de code pour effectuer une validation croisée stratifiée :
```python from sklearn.modelselection import StratifiedKFold, crossvalscore from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X = ... Variables indépendantes y = ... Variable cible
model = RandomForestClassifier()
stratifiedkfold = StratifiedKFold(nsplits=5)
scores = crossvalscore(model, X, y, cv=stratifiedkfold) print("Scores de validation croisée stratifiée : ", scores) ```
La validation croisée stratifiée kfold est une technique puissante pour évaluer les performances des modèles, surtout dans des circonstances où les données sont déséquilibrées. En garantissant que chaque pli reflète fidèlement les proportions de classe de l'ensemble de données global, cette méthode améliore la robustesse et la fiabilité des estimations de performance du modèle.