Machine Learning avec Scikit-Learn

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Chapitre 1. Vue d’ensemble du Machine Learning

modèle nal sur le jeu d’entraînement pour obtenir une estimation de l’erreur de

généralisation.

D’ordinaire, cette solution fonctionne plutôt bien. Cependant, si le jeu de vali-

dation est trop petit, alors les évaluations du modèle seront imprécises : ceci peut

conduire à sélectionner par erreur un modèle sous-optimal. À l’inverse, si le jeu de

validation est trop grand, alors le jeu d’entraînement restant sera beaucoup plus petit

que le jeu d’entraînement complet. Qu’y a-t-il de mal à cela ? Eh bien, étant donné

que le modèle nal sera entraîné sur le jeu complet, il n’est pas idéal de comparer ...