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Dans cette vidéo sur "La validation croisée en apprentissage automatique", nous allons examiner le concept crucial de ce qu'est la validation croisée. Ensuite, nous passerons en revue les différents types de méthodes de validation croisée. Enfin, nous vous montrerons l'implémentation de la validation croisée.
🔵 Les sujets suivants sont abordés dans cette session :
00:00 - Introduction
00:55 - Pourquoi la validation croisée
02:19 - Qu'est-ce que la validation croisée
04:43 - Différents types de méthodes de validation croisée
10:57 - Avantages de la validation croisée
12:07 - Démonstration de l'implémentation de la validation croisée
✅ Qu'est-ce que la validation croisée et pourquoi est-elle utilisée ?
La validation croisée est une technique très utile pour évaluer l'efficacité d'un modèle d'apprentissage automatique, en particulier dans les cas où vous devez atténuer le surapprentissage. Elle est également utile pour déterminer les hyperparamètres de votre modèle, dans le sens où quels paramètres donneront l'erreur de test la plus basse.
✅ Qu'est-ce que la validation croisée pour les nuls ?
Une partie des données est supprimée avant le début de l'entraînement. Ensuite, lorsque l'entraînement est terminé, les données qui ont été supprimées peuvent être utilisées pour tester la performance du modèle appris sur des données ``nouvelles``. C'est l'idée de base pour toute une classe de méthodes d'évaluation de modèles appelées validation croisée.
✅ Quel est le principal objectif de la validation croisée ?
La validation croisée nous aide à éviter le surapprentissage du modèle et elle aide également à augmenter la précision de généralisation, qui est la précision du modèle sur des points futurs non vus.
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