 Comparez et opposez la validation croisée et les tests hors échantillon.
La validation croisée et les tests hors échantillon sont deux méthodes de validation des modèles d'apprentissage automatique. La validation croisée est une technique qui divise les données en un ensemble d'apprentissage et un ensemble de test, où le modèle est formé sur l'ensemble d'apprentissage et testé sur l'ensemble de test. Le test hors échantillon est une technique de validation utilisée pour évaluer la précision d'un modèle avec des données invisibles. Les deux techniques sont utilisées pour évaluer la précision d'un modèle, ainsi que pour atténuer le risque de surajustement. Cependant, la validation croisée convient mieux aux petits ensembles de données, tandis que les tests hors échantillon conviennent mieux aux ensembles de données plus grands et plus complexes.