Ensemble de validation

Un ensemble de validation est un sous-ensemble de données extraites du jeu de données original, utilisé pour évaluer et ajuster la performance des modèles d’apprentissage machine pendant l’entraînement. Il sert à affiner les hyperparamètres et à prendre des décisions sur la conception du modèle sans compromettre l’intégrité de l’ensemble de test, qui reste une mesure indépendante de la performance du modèle.

Exemple : Lors de l’entraînement d’un modèle pour classer des images de chiens et de chats, l’ensemble de validation pourrait être utilisé pour tester différents taux d’apprentissage et choisir celui qui donne la meilleure précision sur cet ensemble, avant de vérifier finalement la performance du modèle sur l’ensemble de test non vu.

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