Validation croisée

Validation croisée

La validation croisée[1](« cross-validation ») est une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondé sur une technique d’échantillonnage. En fait, il y a au moins trois techniques de validation croisée : « testset validation » ou « holdout method », « k-fold cross-validation » et « leave-one-out cross validation » (LOOCV).

  • La première méthode est très simple, il suffit de diviser l'échantillon de taille n en échantillon d'apprentissage (>60% de l'échantillon) et échantillon de test. Le modèle est bâti sur l'échantillon d'apprentissage et validé sur l'échantillon de test. L'erreur est estimée en calculant l'erreur quadratique moyenne.
  • Dans la seconde, on divise k fois l'échantillon en échantillon d'apprentissage/échantillon de test, et on applique la première méthode aux k couples d'échantillons. La moyenne des erreurs est calculée.
  • dans la troisième, k=n[2].

Voir aussi

Liens internes

Références

  1. Payam Refaeilzadeh, Lei Tang, Huan Liu,Cross-Validation
  2. Andrew W. Moore, Cross-validation for detecting and preventing overfitting



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Contenu soumis à la licence CC-BY-SA. Source : Article Validation croisée de Wikipédia en français (auteurs)

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