Évaluation du modèle : métriques et sélection

Cette séance de cours couvre l'importance de choisir des mesures de performance pour l'évaluation des modèles dans la classification binaire, en mettant l'accent sur la précision, la précision, le rappel et le score F. Il se penche également sur les techniques de sélection du modèle, telles que la validation croisée k-fold et la validation croisée sans sortie, pour estimer la performance du modèle. Linstructeur explique les concepts de biais et de variance dans lévaluation du modèle, en mettant laccent sur le compromis entre la complexité du modèle et la performance. Les stratégies de gestion des distributions de données asymétriques, comme la stratification et le sur-échantillonnage/sous-échantillonnage, sont discutées. La séance de cours se termine par un aperçu de l’impact du volume de données sur les biais et la variance, soulignant l’importance du compromis biais-variance dans l’apprentissage automatique.