Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Lors de la mise en œuvre de la validation croisée, l'utilisation de bibliothèques logicielles peut grandement faciliter le processus et garantir des résultats précis et reproductibles. Une des bibliothèques les plus populaires pour cela est scikitlearn, une bibliothèque Python simple et efficace pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Voici comment scikitlearn peut être utilisé pour la validation croisée.
Avant d'utiliser scikitlearn, vous devez l'installer et l'importer dans votre script Python. Cela peut être fait avec les commandes suivantes :
python
pip install scikitlearn
puis
python
import sklearn
from sklearn.modelselection import crossvalscore
Supposons que vous avez un modèle de régression logistique et un jeu de données X
et y
. Vous pouvez exécuter une validation croisée en 5 plis (kfold) avec le code suivant :
```python
from sklearn.linearmodel import LogisticRegression
from sklearn.modelselection import crossvalscore
model = LogisticRegression()
scores = crossvalscore(model, X, y, cv=5)
print("Scores de validation croisée:", scores) print("Score moyen:", scores.mean()) ```
Scikitlearn propose plusieurs méthodes de validation croisée : 1. Validation croisée kfold standard 2. LeaveOneOut CrossValidation (LOOCV) 3. Stratified kfold CrossValidation 4. Validation croisée pour séries temporelles
Vous pouvez spécifier le type de validation croisée à utiliser en remplaçant le paramètre cv
dans crossvalscore
par l'objet correspondant de scikitlearn. Par exemple :
```python
from sklearn.modelselection import StratifiedKFold
cv = StratifiedKFold(nsplits=5) scores = crossvalscore(model, X, y, cv=cv) ```
Scikitlearn simplifie grandement la mise en œuvre de la validation croisée, offrant une variété d'options pour répondre aux différentes exigences des projets d'apprentissage automatique. Une bonne maîtrise de cette bibliothèque est essentielle pour tout praticien de l’apprentissage automatique.