« Données exclues » : différence entre les versions
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Exemples intentionnellement non utilisés (exclus) pendant l'apprentissage. L'ensemble de données de validation et l'ensemble de données d'évaluation sont des exemples de données exclues. Les données exclues aident à évaluer la capacité d'un modèle à être généralisé à des données autres que celles utilisées pour l'apprentissage. La perte d'un ensemble de données non vues jusqu'à présent est estimé plus précisément par la perte de l'ensemble de données exclues que par celui de l'ensemble d'apprentissage. | Exemples intentionnellement non utilisés (exclus) pendant l'apprentissage. L'ensemble de données de validation et l'ensemble de données d'évaluation sont des exemples de données exclues. Les données exclues aident à évaluer la capacité d'un modèle à être généralisé à des données autres que celles utilisées pour l'apprentissage. La perte d'un ensemble de données non vues jusqu'à présent est estimé plus précisément par la perte de l'ensemble de données exclues que par celui de l'ensemble d'apprentissage. | ||
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ] | [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ] | ||
Version du 15 juin 2019 à 21:10
Domaine
Apprentissage profond
Définition
Exemples intentionnellement non utilisés (exclus) pendant l'apprentissage. L'ensemble de données de validation et l'ensemble de données d'évaluation sont des exemples de données exclues. Les données exclues aident à évaluer la capacité d'un modèle à être généralisé à des données autres que celles utilisées pour l'apprentissage. La perte d'un ensemble de données non vues jusqu'à présent est estimé plus précisément par la perte de l'ensemble de données exclues que par celui de l'ensemble d'apprentissage.
Français
données exclues n.f.
Anglais
holdout data
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki
