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Validation croisée

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Academic year: 2022

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(1)

Intégration de données

Cross validation

Ana Karina Fermin

M2 Miage APP

http://fermin.perso.math.cnrs.fr/

(2)

Under-fitting / Over-fitting Issue

We can determine whether a predictive model is underfitting or overfitting the training data by looking at the prediction error on the training data and the test data.

How to estimate the test error ?

(3)

Cross Validation

Very simple idea: use a second learning/verification set to compute a verification error.

Sufficient to avoid over-fitting!

Cross Validation

In K-fold cross validation, the sample is randomly partitioned into K separate subsamples.

Each time, use KK−1n observations to train and K1n to verify The error estimation is averaged over all K trials to get total effectiveness of our model.

Most classical variations:

Leave One Out, Hold Out K-fold cross validation.

Accuracy/Speed tradeoff: K = 5 or K = 10!

Références

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