 Lister 3 méthodes pour valider un modèle d'apprentissage automatique
Trois méthodes de validation d'un modèle d'apprentissage automatique sont la validation d'exclusion, la validation croisée k-fold et l'amorçage. La validation Holdout implique de diviser les données en ensembles d'apprentissage et de test, puis d'entraîner le modèle sur l'ensemble d'apprentissage et de le tester sur l'ensemble de test. La validation croisée K-fold divise aléatoirement les données en k sous-ensembles de taille égale et teste le modèle k fois sur différentes combinaisons des sous-ensembles. Le bootstrapping échantillonne au hasard les mêmes données plusieurs fois et construit un modèle à partir de chaque échantillon.