 Expliquez ce qu'est la validation croisée et pourquoi est-elle importante ?
La validation croisée est un type de technique d'évaluation de modèle qui est utilisée pour évaluer la performance d'un modèle. Il est couramment utilisé dans l'apprentissage automatique et les statistiques pour estimer la compétence d'un modèle sur des données invisibles. Cela implique de diviser les données en k-plis (généralement 5 ou 10) et chaque pli est testé en utilisant une combinaison différente des caractéristiques de l'ensemble d'apprentissage. Cela aide à identifier la combinaison la plus précise de caractéristiques et évite de sur-ajuster le modèle. La validation croisée permet une prédiction plus précise des performances du modèle sur des données de test invisibles, c'est pourquoi elle est importante pour garantir une qualité et une précision supérieures du modèle.