Qu’est ce que la validation croisée ?

La validation croisée est une méthode utilisée en apprentissage automatique pour évaluer la performance d’un modèle. Voici un aperçu de son fonctionnement :

Concept de base

L’idée principale est de diviser les données disponibles en plusieurs sous-ensembles, ou « folds ». Le modèle est alors entraîné sur certains de ces sous-ensembles et testé sur les autres. Cela permet de mieux estimer la performance du modèle sur des données qu’il n’a jamais vues.

Types de validation croisée

1. K-fold validation croisée :
   • Les données sont divisées en K sous-ensembles de taille à peu près égale.
   • Le modèle est entraîné K fois, chaque fois en utilisant K-1 folds pour l’entraînement et le fold restant pour le test.
   • La performance finale est la moyenne des performances sur chaque fold.
2. Validation croisée leave-one-out (LOOCV) :
   • Chaque observation du dataset est utilisée une fois comme ensemble de test, tandis que le reste des données est utilisé pour l’entraînement.
   • C’est un cas particulier de la K-fold où K est égal au nombre total d’observations.
3. Validation croisée stratifiée :
   • Utilisée surtout pour les problèmes de classification.
   • Les folds sont créés de manière à ce que chaque fold ait approximativement la même proportion de classes que l’ensemble de données initial.

Avantages

• Évaluation plus fiable : Réduit la variance qui pourrait résulter de la division arbitraire des données en ensembles de test et d’entraînement.
• Utilisation optimale des données : Toutes les observations sont utilisées à la fois pour l’entraînement et pour le test.

Exemple pratique

Supposons que vous avez un dataset de 1000 observations et que vous utilisez une validation croisée à 5 folds (K=5).

1. Divisez les 1000 observations en 5 groupes (folds) de 200 observations chacun.
2. Entraînez le modèle sur 4 des folds (800 observations) et testez-le sur le fold restant (200 observations).
3. Répétez ce processus 5 fois, chaque fois en utilisant un fold différent pour le test.
4. Calculez la moyenne des performances obtenues sur les 5 tests.

Conclusion

La validation croisée est un outil puissant pour obtenir une évaluation robuste de la performance d’un modèle, minimisant ainsi les risques de surapprentissage (overfitting) et de sous-apprentissage (underfitting).