Cross validation

La validation croisée est une méthode utilisée en apprentissage automatique pour évaluer la capacité de généralisation d'un modèle en le comparant à un ou plusieurs ensembles de données de validation.

Pourquoi est-ce important ?

La validation croisée est importante car elle permet d'estimer comment un modèle se comporte sur des données qu'il n'a pas encore vues. Plutôt que de se fier uniquement aux performances sur les données d'entraînement, la validation croisée fournit une évaluation plus fiable de la capacité d'un modèle à généraliser et à faire des prédictions précises sur de nouvelles données.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, la validation croisée est largement utilisée dans la communauté de l'apprentissage automatique pour évaluer les modèles. Elle consiste à diviser les données disponibles en plusieurs ensembles, généralement un ensemble d'entraînement et un ensemble de validation. Le modèle est formé sur l'ensemble d'entraînement et évalué sur l'ensemble de validation. Cette étape est répétée plusieurs fois en utilisant différentes partitions des données pour obtenir une estimation plus fiable des performances du modèle.

La validation croisée permet aux chercheurs et aux praticiens de sélectionner le meilleur modèle et les meilleurs paramètres en tenant compte de la capacité de généralisation. Elle aide également à détecter les problèmes de surajustement (overfitting) ou de sous-ajustement (underfitting) du modèle, ce qui permet de prendre des décisions éclairées pour améliorer les performances et la robustesse des modèles d'apprentissage automatique.