Que signifie "Validation croisée"?
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La validation croisée, c'est une technique pour vérifier à quel point un modèle prédictif fonctionne bien. L'idée principale, c'est de diviser les données disponibles en deux parties : une partie pour entraîner le modèle et une autre pour tester ses performances. Ça aide à s'assurer que le modèle peut faire des prédictions précises sur des données nouvelles et inconnues.
Types de validation croisée
Il existe plusieurs méthodes de validation croisée. Une méthode courante consiste à diviser les données en plusieurs petits groupes, ou "replis." Le modèle est entraîné sur certains de ces groupes et testé sur les autres. Ce processus se répète plusieurs fois, chaque groupe passant à son tour en tant que groupe test.
Avantages de la validation croisée
Utiliser la validation croisée donne une meilleure estimation de la capacité d'un modèle à traiter de nouvelles données par rapport à l'utilisation d'une seule division entre entraînement et test. Ça aide à détecter si le modèle est en surapprentissage, c'est-à-dire qu'il est trop ajusté aux données d'entraînement et pourrait mal performer sur d'autres données.
Applications
La validation croisée est utile dans divers domaines, y compris l'apprentissage automatique, les prévisions et les statistiques. Elle permet aux chercheurs et aux praticiens de choisir le meilleur modèle et d'améliorer leurs prédictions, ce qui en fait un outil crucial en analyse de données.