Choix du nombre de plis (k)
3.2. Choix du nombre de plis (k)
Lors de l'implémentation de la validation croisée, le choix du nombre de plis (k) est crucial pour obtenir une évaluation fiable et robuste de votre modèle. La valeur de k dans la validation croisée kfold détermine en combien de sousensembles (ou "plis") vos données seront divisées. Chaque pli servira, à tour de rôle, de jeu de validation, tandis que les autres plis serviront de jeu d'entraînement.
Pourquoi estce important ?
Le nombre de plis influence directement la variance et le biais de vos résultats. Utiliser un nombre de plis trop élevé (comme dans le cas de LeaveOneOut CrossValidation, où k est égal au nombre d'échantillons) peut entraîner une variance élevée mais un biais faible. À l'inverse, utiliser un nombre de plis trop bas (comme k = 2) peut réduire la variance mais augmenter le biais.
Facteurs à considérer
- Taille du jeu de données: Pour des ensembles de données de petite taille, un plus grand nombre de plis (par exemple, k = 10) est souvent préféré pour maximiser l'utilisation des données disponibles dans l'entraînement et la validation.
- Homogénéité des données: Si les données sont très variées ou hétérogènes, un nombre de plis plus élevé peut aider à obtenir une représentation plus précise.
- Coût computationnel: Comme chaque pli nécessite une itération complète de l’entraînement et de la validation, un nombre de plis élevé augmente le coût computationnel.
- Nature du problème: Pour des problèmes spécifiques, d'autres types de validation croisée comme la validation croisée stratifiée ou celle basée sur des séries temporelles peuvent être plus appropriés, et la valeur de k devra être ajustée en conséquence.
Recommandations pratiques
- Une valeur courante et souvent utilisée dans la pratique est k = 10, car elle équilibre bien le biais et la variance dans de nombreux scénarios.
- Pour des ensembles de données plus petits, k = 5 peut être préférable pour limiter le coût computationnel tout en maintenant une évaluation robuste.
Conclusion
Le choix du nombre de plis est donc une composante essentielle lors de la conception de votre processus de validation croisée. Il est recommandé de tester plusieurs valeurs de k pour voir quel impact elles ont sur la performance de votre modèle et d'ajuster en fonction des caractéristiques spécifiques de vos données et des contraintes computationnelles.