Comment calculer l'erreur de généralisation prévue pour votre modèle d'apprentissage automatique

Il est essentiel de comprendre l'erreur de généralisation attendue d'un modèle d'apprentissage automatique pour évaluer ses performances sur des données invisibles. Il mesure la mesure dans laquelle le modèle prédit de nouveaux points de données et aide à choisir la meilleure configuration de modèle.

Qu'est-ce que l'erreur de généralisation?

L'erreur de généralisation est la différence entre l'erreur sur les données de formation et l'erreur sur les nouvelles données invisibles. Elle indique dans quelle mesure le modèle généralise au-delà des données sur lesquelles il a été formé.

Méthodes de calcul Erreur de généralisation prévue

Plusieurs méthodes existent pour estimer l'erreur de généralisation attendue, notamment la validation croisée, le piquage de bottes et les limites théoriques. Chaque approche a ses avantages et ses limites selon l'ensemble de données et la complexité du modèle.

Utilisation de la validation croisée

La validation croisée consiste à diviser les données en sous-ensembles multiples, à former le modèle à certains sous-ensembles et à tester d'autres. L'erreur moyenne pour tous les tests fournit une estimation de l'erreur de généralisation du modèle.

Estimation avec des Bounds théoriques

Les limites théoriques, telles que celles qui découlent de la théorie du CR ou de la complexité du Rademacher, fournissent des estimations basées sur la capacité du modèle et la taille des données de formation.