Évaluation du modèle

Cette séance de cours porte sur l'évaluation des modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'évaluation et la sélection des modèles, la théorie derrière la perte attendue, l'erreur de formation et l'erreur de prédiction. Il traite également des méthodes de rééchantillonnage comme la validation croisée et le piégeage des bottes, ainsi que des critères d'information tels que l'AIC et le BIC. L'instructeur insiste sur l'importance de comparer le rendement du modèle aux modèles de référence et de quantifier l'incertitude dans les mesures du rendement.