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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
Processus d'évaluation de la prédictibilité d'un modèle en comparant le résultat du modèle appliqué sur un échantillon de test avec le résultat obtenu sur l'échantillon d'apprentissage qui a servi à bâtir le modèle. C'est la première étape de validation qui permet entre autres de vérifier qu'il n'y a pas sur-apprentissage.
[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
[[Category:Coulombe]]
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
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== Définition ==
==Français==
'''validation croisée''' 


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==Anglais==
'''cross-validation'''


==Sources==


== Français ==
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Glossaire_de_l%27exploration_de_donn%C3%A9es#:~:text=Validation%20crois%C3%A9e%20(%C2%AB%20cross%20validation%20%C2%BB,servi%20%C3%A0%20b%C3%A2tir%20le%20mod%C3%A8le Source: Wikipedia, ''Glossaire de l'exploration de données.'']
===validation croisée===
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== Anglais ==
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
===k-fold cross-validation===
 
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 13:51

Définition

Processus d'évaluation de la prédictibilité d'un modèle en comparant le résultat du modèle appliqué sur un échantillon de test avec le résultat obtenu sur l'échantillon d'apprentissage qui a servi à bâtir le modèle. C'est la première étape de validation qui permet entre autres de vérifier qu'il n'y a pas sur-apprentissage.

Français

validation croisée

Anglais

cross-validation

Sources

Source: Wikipedia, Glossaire de l'exploration de données.

Contributeurs: Jacques Barolet, wiki