Validation croisée

La validation croisée est une méthode dans laquelle un seul ensemble de données est divisé en sous-ensembles et utilisé pour valider la précision d'un modèle. En général, cette méthode consiste à diviser les données en un ensemble de formation et un ensemble de test. Le modèle est ajusté à l'aide de l'ensemble d'apprentissage, puis évalué à l'aide de l'ensemble de test.

La validation croisée est un outil important pour mesurer la précision et la fiabilité d'un modèle. Elle permet de réduire le surajustement, qui se produit lorsqu'un modèle est trop complexe et s'adapte trop étroitement aux données utilisées pour l'entraîner. Il est alors plus difficile pour le modèle de faire des prédictions précises pour des données qu'il n'a jamais vues auparavant. La validation croisée garantit que le modèle est suffisamment souple pour s'adapter à différentes données sans surajustement.

La forme la plus simple de validation croisée est la validation croisée k-fold. Cette technique consiste à diviser l'ensemble de données en k sous-ensembles, où k est le nombre de plis. Chaque pli est utilisé pour évaluer le modèle une fois. Le modèle est évalué en calculant l'erreur moyenne. Le nombre de plis peut varier en fonction de la taille de l'ensemble de données et du nombre d'exemples d'apprentissage.

La validation croisée est une technique importante pour évaluer la précision d'un modèle et améliorer la fiabilité des prédictions. Cette technique est utilisée dans divers domaines, notamment l'apprentissage automatique, la science des données et la cybersécurité. En divisant l'ensemble des données et en utilisant un schéma de validation systématique, les chercheurs peuvent vérifier que le modèle est précis et qu'il ne s'est pas surajouté aux données utilisées pour l'entraîner.