Que signifie "Partitionnement des données"?
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La séparation des données, c'est le processus de diviser un jeu de données en différentes parties pour entraîner et tester un modèle. C'est important parce que ça aide à évaluer à quel point un modèle peut bien fonctionner sur de nouvelles données qu'il n'a jamais vues.
Types de séparation des données
Séparation aléatoire : Cette méthode mélange toutes les données et assigne au hasard des parties pour l'entraînement et le test. Même si c'est facile à faire, ça peut poser des problèmes, surtout si les données d'une même personne se retrouvent dans les deux ensembles.
Séparation au niveau du patient : Dans cette méthode, les données des individus sont gardées séparées. Ça veut dire que toutes les images ou informations d'une personne ne seront utilisées que pour l'entraînement ou le test, mais pas les deux. Cette approche aide à obtenir des résultats plus précis et rend le modèle meilleur pour gérer des données de nouveaux patients.
Importance de la séparation des données
Utiliser la bonne méthode de séparation des données est crucial pour s'assurer que le modèle apprend efficacement. Si le modèle est entraîné sur des données qui incluent des données de test, il peut bien performer pendant les tests mais pas quand il est confronté à des situations réelles. Garder les données de la même source séparées conduit à de meilleurs modèles, plus fiables.