Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 18
Rubrique: Ingénieur IA
La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer les performances d'un modèle de machine learning. Elle consiste à diviser les données disponibles en plusieurs sousensembles, appelés "plis" ou "folds". Un des plis est utilisé pour tester le modèle, tandis que les autres plis sont utilisés pour l'entraînement.
Méthode principale : 1. Diviser les données en k sousensembles égaux. 2. Utiliser k1 sousensembles pour l'entraînement du modèle. 3. Utiliser le pli restant pour tester le modèle. 4. Répéter ce processus k fois, chaque pli étant utilisé une fois comme ensemble de test. 5. Calculer les performances moyennes du modèle sur les k itérations.
La validation croisée aide à évaluer un modèle de manière plus robuste et fiable. Elle permet de :
En conclusion, la validation croisée est une méthode essentielle pour comprendre la fiabilité et la généralisation d'un modèle de machine learning sur de nouvelles données.