1. Un modèle obtient d’excellents résultats lorsqu’il est évalué sur les mêmes exemples que ceux utilisés pour son entraînement. Quelle conclusion cette évaluation permet-elle de tirer sur sa capacité à généraliser ?
2. Pendant le développement d’un modèle, une équipe consulte régulièrement les performances sur un échantillon réservé afin d’ajuster les hyperparamètres. Quel rôle joue cet échantillon ?
3. Un jeu de données est réparti en cinq plis pour une validation croisée K-fold. Combien de fois chaque exemple est-il utilisé pour entraîner le modèle et combien de fois sert-il à la validation ?
Pourquoi tester un modèle uniquement sur ses données d’entraînement est-il insuffisant ?
Cela ne révèle pas s’il généralise ou s’il mémorise les données.
À quoi sert le jeu d’entraînement, selon Jason Brownlee ?
Il sert à ajuster le modèle, qui apprend à partir de ces données.
Comment la validation croisée K-fold répartit-elle les rôles des plis entre les répétitions ?
Chaque pli sert une fois à la validation, tandis que les autres servent à l’entraînement.
Quelles valeurs de k sont généralement privilégiées en validation croisée ?
5 ou 10, sans être obligatoires.
Qu’est-ce que le surapprentissage et à quel défaut est-il associé ?
Un ajustement excessif aux données d’entraînement, associé à une variance élevée.
À quel défaut des erreurs d’entraînement et de test élevées et proches correspondent-elles ?
À un biais élevé.
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Développement (SLAM) · BTS SIO
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