Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Lors de l'élaboration d'un modèle de machine learning, le choix du type de validation croisée à utiliser est une étape cruciale. Chacun des types présente des avantages et des inconvénients en fonction du problème à résoudre. Il est important de bien comprendre les spécificités de chaque méthode pour faire le meilleur choix.
1. kfold CrossValidation : Cette technique est l'une des plus couramment utilisées et consiste à diviser les données en k souséchantillons ou plis. Chaque pli est utilisé une fois comme ensemble de validation, tandis que les autres k1 plis servent d'ensemble d'entraînement. Cette méthode est particulièrement utile lorsque vous disposez de données en quantité suffisante et que vous souhaitez obtenir une estimation robuste de la performance du modèle. Cependant, elle peut être coûteuse en termes de temps de calcul pour de grands jeux de données.
2. LeaveOneOut CrossValidation (LOOCV) : La validation croisée LeaveOneOut utilise chaque échantillon unique dans le jeu de données comme ensemble de validation et les autres n1 échantillons comme ensemble d'entraînement. Cette méthode est avantageuse lorsqu'il y a peu de données disponibles, car elle maximise l’utilisation de chaque échantillon pour l'entraînement. Par contre, elle est extrêmement coûteuse computationnellement pour de grands volumes de données.
3. Stratified kfold CrossValidation : Pour des jeux de données déséquilibrés où certaines classes peuvent être sousreprésentées, il est recommandé d'utiliser la validation croisée stratifiée. Cette méthode assure que chaque pli contient environ la même proportion de chaque classe que dans l'ensemble de données original. Cela permet de mieux évaluer la performance des modèles sur des classes minoritaires.
4. TimeSeries CrossValidation : Pour les problèmes où les données sont séquentielles, comme les séries temporelles, l'ordre des observations est important. La validation croisée traditionnelle pourrait introduire une dépendance temporelle entre les plis d'entraînement et de validation. La validation croisée pour séries temporelles prend en compte cet ordre en validant le modèle sur des segments temporels subséquents.
En résumé, le choix du type de validation croisée dépend en grande partie de : 1. La taille de votre jeu de données. 2. La nature des données (si elles sont équilibrées ou déséquilibrées). 3. La temporalité des données (l'ordre des observations).
Faire le bon choix permet d'obtenir une estimation plus fiable de la performance du modèle et d'éviter les écueils tels que le sousapprentissage ou le surapprentissage.
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