Un ensemble de validation est un ensemble de données utilisé pour évaluer la performance d'un modèle d'apprentissage automatique sur des données non vues. Il est généralement utilisé pour ajuster les hyperparamètres du modèle, tels que le paramètre de régularisation. L'ensemble de validation est différent de l'ensemble de test, qui est utilisé pour évaluer les performances du modèle sur des données non vues.
Quelle est la différence entre l'ensemble de validation et l'ensemble de test ?
Les ensembles de validation et de test sont tous deux utilisés pour évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique. Un ensemble de validation est utilisé pour régler les hyperparamètres du modèle, tels que le taux d'apprentissage, et pour déterminer quand arrêter la formation du modèle. Un ensemble de test est utilisé pour évaluer les performances du modèle final, ajusté.
Que signifie l'ensemble de données de validation ? La validation est un processus utilisé pour vérifier si un modèle d'apprentissage automatique fonctionne comme prévu. Un ensemble de données de validation est un ensemble de données utilisé pour valider un modèle d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un sous-ensemble de l'ensemble de données de formation, qui sert à vérifier la précision du modèle sur de nouvelles données.
Qu'est-ce que la validation et le test ?
La validation est le processus qui consiste à s'assurer qu'un modèle d'apprentissage automatique fonctionne comme prévu sur de nouvelles données. Cela peut se faire de plusieurs façons, mais implique généralement l'utilisation d'un ensemble de données distinct (ou d'un sous-ensemble des données d'apprentissage) pour évaluer le modèle.
Le test est le processus de vérification de la précision d'un modèle d'apprentissage automatique sur un ensemble de données connu. Cela se fait généralement à l'aide d'un ensemble de test retenu, qui est un ensemble de données distinct des données d'apprentissage. Le modèle est formé sur les données de formation, puis évalué sur l'ensemble de test.
Comment valider ?
Il existe plusieurs façons de valider un modèle d'apprentissage automatique, mais les méthodes les plus courantes sont la validation croisée k-fold et la validation croisée leave-one-out.
Dans la validation croisée k-fold, les données sont divisées en k sous-ensembles, et le modèle est formé sur k-1 sous-ensembles et testé sur le sous-ensemble restant. Cette opération est répétée k fois, chaque sous-ensemble servant une fois d'ensemble de test. L'erreur moyenne sur l'ensemble des k exécutions est ensuite utilisée comme estimation de l'erreur de généralisation.
La validation croisée à l'extérieur est similaire, mais au lieu d'utiliser k-1 sous-ensembles pour entraîner le modèle, un seul point de données est utilisé. Cette opération est répétée n fois, où n est le nombre de points de données. Une fois encore, l'erreur moyenne sur l'ensemble des n exécutions est utilisée comme estimation de l'erreur de généralisation.
Le biais est-il un hyperparamètre ?
Il existe deux types de biais qui peuvent se produire dans l'apprentissage automatique :
Le biais d'échantillonnage, qui se produit lorsque les données d'apprentissage ne sont pas représentatives de la véritable distribution des données. Cela peut conduire à un surajustement, où le modèle est performant sur les données d'apprentissage mais ne se généralise pas bien aux nouvelles données.
2. Le biais algorithmique, qui se produit lorsque l'algorithme d'apprentissage lui-même est biaisé vers certains types de données ou certains types de solutions. Cela peut conduire à des solutions sous-optimales ou à de mauvaises performances sur certains types de données.
Ces deux types de biais peuvent être considérés comme des hyperparamètres, car ils peuvent être réglés pour améliorer les performances du modèle.