Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La validation croisée est une technique indispensable pour évaluer la robustesse des modèles de machine learning. Par robustesse, nous entendons la capacité d'un modèle à maintenir une performance élevée sur des données inconnues ou non vues durant l'entraînement. En d'autres termes, un modèle robuste est moins susceptible de suradapter les données d'entraînement et est donc plus généralisable.
Lorsque nous construisons un modèle de machine learning, il est essentiel de vérifier non seulement sa performance sur les données d'entraînement, mais aussi comment il généralise à de nouvelles données. Un modèle avec une haute précision sur les données d'entraînement mais une précision faible sur les données de test est dit surapprentissage. La validation croisée aide à identifier un tel surapprentissage en évaluant le modèle sur des nombreuses sousdivisions des données disponibles.
Répartition des données : La validation croisée implique de diviser les données en plusieurs sousensembles (plis). Par exemple, dans la validation croisée kfold, les données sont réparties en k segments. Chaque segment est utilisé successivement comme jeu de test pendant que les segments restants sont utilisés pour l'entraînement.
Évaluation répétée : En répétant ce processus k fois, nous obtenons k modèles différents et k évaluations de performance, ce qui nous donne une mesure plus fiable de la performance du modèle. En prenant la moyenne des résultats, nous obtenons une estimation plus stable comparée à une unique division de données.
Détection de la variabilité : Les différentes partitions des données permettent d'identifier la variabilité dans les performances du modèle. Un modèle robuste devrait maintenir des résultats similaires à travers ces différentes partitions.
Pour un développeur, l'utilisation de la validation croisée offre donc un moyen de : Améliorer la robustesse des modèles en s’assurant qu’ils généralisent bien sur de nouvelles données. Identifier et sélectionner les hyperparamètres optimaux pour le modèle. Comparer divers modèles pour choisir celui qui est le plus performant de manière constante sur différentes partitions de données.
En somme, la validation croisée joue un rôle crucial dans le développement de modèles de machine learning robustes. Elle permet non seulement de diminuer le surapprentissage, mais aussi de garantir une généralisation plus fiable des modèles.