Évaluation et sélection du modèle
Cette séance de cours porte sur l'importance de l'évaluation des modèles et de la sélection dans l'apprentissage automatique, en soulignant la nécessité d'estimer avec précision l'erreur de généralisation. Les sujets abordés comprennent l'utilisation d'ensembles de données de formation, de validation et d'essai, le concept de validation croisée et les méthodes de sélection des variables. L'instructeur discute des écueils du surajustement et de l'importance de séparer les ensembles de données d'entraînement et d'essai pour éviter une évaluation biaisée des modèles.
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