 Décrire le processus de validation croisée dans l'apprentissage automatique
La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer un modèle d'apprentissage automatique en entraînant le modèle sur différentes parties de l'ensemble de données et en le testant sur les parties restantes. Ceci est fait pour mesurer la performance de généralisation du modèle. L'ensemble de données est divisé en ensembles d'apprentissage et de validation et le modèle est formé sur l'ensemble d'apprentissage. Le modèle est ensuite appliqué à l'ensemble de validation et les performances du modèle sont évaluées. Le processus est répété jusqu'à ce que toutes les combinaisons des ensembles d'apprentissage et de validation aient été testées.