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Validation croisée
Définition :
La validation croisée est une méthode d'évaluation des performances des modèles d'apprentissage automatique. Elle consiste à diviser le jeu de données en plusieurs sous-ensembles, puis à entraîner et tester le modèle sur ces sous-ensembles de manière itérative. Cette approche permet d'estimer de manière plus fiable la capacité du modèle à généraliser à de nouveaux exemples.
Validation croisée : un outil essentiel en Intelligence artificielle
Lors du développement et de l'évaluation de modèles en Intelligence artificielle, la validation croisée est une technique essentielle pour s'assurer de la robustesse et de la fiabilité des résultats obtenus.
Qu'est-ce que la validation croisée ?
La validation croisée, ou cross-validation en anglais, est une méthode qui consiste à diviser l'ensemble des données en plusieurs sous-ensembles, puis à utiliser successivement chacun de ces sous-ensembles comme ensemble de validation tandis que les autres sont utilisés comme ensemble d'entraînement.
Pourquoi utiliser la validation croisée ?
En utilisant la validation croisée, on évite les biais liés à une seule découpe des données en jeu d'entraînement et jeu de test, et on limite ainsi le risque d'overfitting. De plus, cette méthode permet d'obtenir une estimation plus fiable des performances du modèle sur des données non vues lors de l'entraînement.
Les différents types de validation croisée
Il existe plusieurs techniques de validation croisée, parmi lesquelles on trouve la validation croisée K-Fold, la Leave-One-Out ou encore la Stratified K-Fold. Chacune de ces techniques a ses spécificités et ses avantages selon le contexte d'application.
En conclusion, la validation croisée est un outil précieux en Intelligence artificielle pour évaluer la capacité d'un modèle à généraliser à de nouvelles données et pour garantir la qualité des résultats obtenus.
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