Mettre en œuvre la validation croisée correctement
Éviter les fuites de données lors de l'évaluation
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Écrire du code Python pour implémenter une validation croisée appropriée pour un problème de [CLASSIFICATION/RÉGRESSION/SÉRIES TEMPORELLES]. Pour les séries temporelles, utiliser TimeSeriesSplit avec un intervalle de purge. Pour la classification, utiliser StratifiedKFold. Inclure le prétraitement à l'intérieur du pli pour éviter les fuites de données, et rapporter la moyenne ± écart type pour chaque métrique.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Cas d'usage
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Pour éviter les fuites entre groupes corrélés (ex. même patient), remplacez `StratifiedKFold` par `StratifiedGroupKFold`. Si vous utilisez `cross_validate`, fixez `random_state` et `shuffle=True` pour la reproductibilité. En séries temporelles, augmentez le `gap` de `TimeSeriesSplit` pour tenir compte de l’autocorrélation résiduelle.
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