Sélection du modèle : évaluation et généralisation

Cette séance de cours couvre l'importance de la sélection de modèles dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la mise en place d'un cadre expérimental pour l'évaluation et la sélection des modèles. Il traite de l'évaluation des modèles pour déterminer leur performance et l'erreur de généralisation. Les sujets abordés comprennent l'utilisation de la formation, de la validation et des ensembles de tests, la validation croisée, la stratification et la méthode bootstrap pour estimer les erreurs. La séance de cours met l'accent sur la distinction entre la sélection et l'évaluation des modèles, soulignant les risques de surapprentissage et la nécessité d'une estimation impartiale des performances.