Validation croisée

term_id: cross_validation

Category: training_techniques

Definition

La validation croisée est une méthode statistique utilisée pour estimer la performance des modèles d’apprentissage automatique. La forme la plus courante est la validation croisée en k plis (k-fold), où les données sont divisées en k parties égales. Le modèle est…

Summary

Une procédure de rééchantillonnage utilisée pour évaluer les modèles d’apprentissage automatique sur un échantillon de données limité, en divisant les données en sous-ensembles pour l’entraînement et le test.

Key Concepts

  • Découpage en k plis
  • Généralisation du modèle
  • Détection du surapprentissage
  • Estimation des performances

Use Cases

  • Réglage des hyperparamètres
  • Comparaison de différents algorithmes
  • Validation de la stabilité du modèle sur de petits ensembles de données

Code Example

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from sklearn.model_selection import cross_val_score
cv_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)