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Veuillez expliquer ce qu'est la "validation croisée (statistiques)"
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La validation croisée, parfois appelée estimation de rotation ou des tests hors échantillon, est l'une des différentes techniques de validation des modèles similaires pour évaluer comment les résultats d'une analyse statistique se généraliseront à un ensemble de données indépendant.
La validation croisée est une méthode de rééchantillonnage qui utilise différentes parties des données pour tester et former un modèle sur différentes itérations.Il est principalement utilisé dans les paramètres où l'objectif est la prédiction, et on veut estimer la manière dont un modèle prédictif fonctionnera avec précision dans la pratique.Dans un problème de prédiction, un modèle reçoit généralement un ensemble de données de données connues sur lesquelles la formation est exécutée (ensemble de données de formation), et un ensemble de données de données inconnues (ou des premières données visibles) par rapport auquel le modèle est testé (appelé ensemble de données de validation ou testPositionner).L'objectif de validation croisée est de tester la capacité du modèle à prédire de nouvelles données qui n'ont pas été utilisées pour l'estimer, afin de signaler des problèmes tels que le sur-ajustement ou le biais de sélection [10] et de donner un aperçu de la façon dont le modèle va généraliser à unensemble de données indépendant (c'est-à-dire un ensemble de données inconnu, par exemple à partir d'un vrai problème).
Un cycle de validation croisée implique le partitionnement d'un échantillon de données en sous-ensembles complémentaires, effectuant l'analyse sur un sous-ensemble (appelé ensemble de formation) et validant l'analyse sur l'autre sous-ensemble (appelé ensemble de validation ou ensemble de tests).Pour réduire la variabilité, dans la plupart des méthodes, plusieurs cycles de validation croisée sont effectués en utilisant différentes partitions, et les résultats de validation sont combinés (par exemple en moyenne) sur les rondes pour donner une estimation des performances prédictives du modèle.
En résumé, la validation croisée combine (moyennes) des mesures de la condition physique dans la prédiction pour dériver une estimation plus précise des performances de prédiction du modèle. [11]