🚀 Cours : Scikit-Learn de A à Z
🔁 Module 27 : Validation croisée
🧠 Cours B : Conception d'évaluation
👇 Lien vers le notebook :
🚀 La conception d'évaluation en apprentissage automatique vous aide à éviter les fuites de données et à obtenir des résultats de validation de modèle fiables avec scikit-learn. Ce cours explique comment choisir des séparations train-test qui respectent l'ordre des lignes, la structure temporelle, les entités répétées et les données groupées, puis montre quand utiliser le mélange aléatoire, la stratification, GroupKFold, la validation croisée imbriquée et les tests de signification par permutation. Vous apprendrez également à interpréter l'évaluation multi-métrique, la précision, le rappel, l'AUC ROC, le temps d'ajustement, le temps de score, la validation à l'échelle du pipeline et la variation des scores de pli en utilisant des exemples de régression logistique. Regardez pour construire des flux de travail de validation croisée plus fiables avant d'ajuster les modèles.
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