 Décrire le rôle des données de validation.
Les données de validation sont utilisées pour évaluer la précision, la robustesse et les performances des modèles d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un sous-ensemble des données d'apprentissage ou d'un ensemble de données distinct utilisé pour tester et valider le modèle. Les données de validation sont utilisées pour régler les hyperparamètres d'un modèle et trouver de meilleures solutions en comparant les résultats de différents modèles. De plus, il peut détecter tout biais ou problème de surajustement dans le modèle et aider à améliorer sa précision. En s'appuyant sur les données de validation, on peut être sûr que le modèle a été correctement formé et est prêt à être déployé.