« Courbe de validation » : différence entre les versions


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Dernière version du 29 janvier 2024 à 12:26

Définition

Outil diagnostique utilisé lors de la mise au point d'un modèle d'apprentissage qui représente l'évolution de l'erreur sur les données de validation. La courbe de validation est utilisée pour estimer la qualité de l'apprentissage fait par le modèle. Elle permet de valider l'architecture du modèle au fur et à mesure de l'entraînement en fonction de divers hyperparamètres comme dans le processus de validation croisée.

Compléments

En observant la courbe, nous pouvons déterminer les conditions de surajustement, de sous-ajustement et de justesse du modèle pour les valeurs spécifiées de l'hyperparamètre donné. Lorsqu'il y a plusieurs hyperparamètres à régler en même temps, il faut isoler l'effet des différents hyperparamètres. Dans ce cas, on applique l'optimisation d'hyperparamètres.


En apprentissage automatique, les expressions « erreur de validation » et « erreur de généralisation » peuvent être considérées comme des synonymes.

Français

courbe de validation

courbe de l'erreur de validation

courbe de l'erreur sur les données de validation

courbe de l'erreur de la validation croisée

courbe de l'erreur de généralisation

Anglais

validation curve

Sources

Source : towardsdatascience

Contributeurs: Amanda Clément, wiki