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Est-il toujours nécessaire d’utiliser des jeux de données entrainement/ validation / test lors du développement d’un modèle?
Auteur: MartinStatut : PubliéeQuestion passée 116 fois
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Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?11
Le jeu de validation est utilisé pour fournir des évaluations fréquentes et non biaisées de l'ajustement du modèle sur le jeu d'entraînement tout en ajustant ses hyperparamètres/paramètres: en d'autres termes, le modèle est trouvé et ensuite testé sur le jeu de validation avant d'être amélioré une fois de plus.5
Quelles sont les différences/similarités entre une fonction de perte, une fonction d'erreur et une fonction de coût?5
Qu'est-ce que l'apprentissage par ensemble ? Il consiste à …9
Comment gérer les données manquantes dans un jeu de données d'apprentissage donné ?7
Quel est le mot manquant dans la phrase suivante : Overfitting est la production d'un modèle qui correspond trop étroitement à l'ensemble de données d'apprentissage et peut donc ne pas s'adapter à d'autres ensembles de données et donc ne pas effectuer de prévision fiable.5
Clustering est un processus d'apprentissage automatique non supervisé qui vise à découvrir automatiquement des regroupements naturels dans les données d'entrée. Lorsque cette méthode est utilisée, le développeur peut choisir le nombre de groupes qu'il souhaite créer.