Jeux d'entrainement, de validation et de test

Carte Commune · n° 330788

En apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données. En particulier, trois jeux de données sont couramment utilisés à différentes étapes de la création du modèle : les jeux d'apprentissage, de validation et de test. Le modèle est initialement ajusté sur un jeu de données d'apprentissage qui est un jeu d'exemples utilisés pour ajuster les paramètres (par exemple, les poids des connexions entre les neurones dans les réseaux de neurones artificiels) du modèle. Le modèle (par exemple un classificateur naïf de Bayes) est entraîné sur le jeu de données d'apprentissage à l'aide d'une méthode d'apprentissage supervisé...

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