Validation croisée

La validation croisée est une technique d’évaluation de modèle en machine learning qui implique de diviser les données en plusieurs segments pour tester et entraîner le modèle sur différents sous-ensembles de données.

Exemple : Pour vérifier l’efficacité d’un modèle de prédiction de prix de maison, la validation croisée peut être utilisée pour entraîner le modèle sur une partie des données et le tester sur une autre, répétant le processus plusieurs fois pour assurer la fiabilité du modèle.

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