Validation et tuning des modèles

La validation et le tuning des modèles sont des étapes essentielles pour évaluer la performance des modèles d’apprentissage automatique et optimiser leur capacité à généraliser sur des données non vues. La validation permet d’assurer que le modèle n’est pas sur-ajusté (overfitting) aux données d’entraînement, tandis que le tuning ajuste les hyperparamètres afin d’atteindre la meilleure performance possible. Ces étapes sont primordiales pour le déploiement de modèles robustes et efficaces dans des environnements réels.

Cette section explore deux concepts fondamentaux dans le cadre de la validation et de l’optimisation des modèles : la validation croisée et la recherche d’hyperparamètres.

Validation croisée

K-fold cross-validation Cette méthode divise l’ensemble des données en K sous-ensembles (ou « folds »), généralement choisis de manière aléatoire. Le modèle est entraîné sur K-1 folds et testé sur le fold restant, puis ce processus est répété K fois, chaque fold étant utilisé une fois comme jeu de test. La performance du modèle est ensuite moyenne sur les K itérations. Cette méthode est couramment utilisée pour obtenir une estimation plus stable de la performance d’un modèle.
Validation croisée stratifiée La validation croisée stratifiée est une variante où la division des données est effectuée de manière à ce que la proportion de chaque classe dans chaque fold soit similaire à celle de l’ensemble de données global. Cela garantit que chaque fold contient une représentation adéquate de chaque classe et permet d’évaluer la performance du modèle sur des classes peu représentées.

Recherche d’hyperparamètres

GridSearch Le GridSearch est une méthode exhaustive de recherche d’hyperparamètres qui consiste à tester toutes les combinaisons possibles d’un ensemble prédéfini d’hyperparamètres.
RandomSearch Contrairement au GridSearch, la RandomSearch ne teste pas toutes les combinaisons possibles d’hyperparamètres. À la place, elle sélectionne des combinaisons aléatoires dans un espace défini, et évalue chaque combinaison à l’aide de la validation croisée.
Bayesian Optimization La Bayesian Optimization est une approche plus sophistiquée pour la recherche d’hyperparamètres. Elle utilise des techniques de modélisation probabiliste pour modéliser la fonction de performance du modèle par rapport aux hyperparamètres.