Stratégie de validation croisée
Valider correctement un modèle
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Explique quelle stratégie de validation croisée utiliser pour mon problème de [type_problème] avec un dataset de [taille] observations sur une période de [période]. Je dois éviter le data leakage lié à [source_leakage]. Propose le code Python correspondant et les métriques d'évaluation adaptées.
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 séries temporelles, utilisez `TimeSeriesSplit` de scikit-learn avec un `gap` pour éviter le leakage entre train et test. Si le leakage vient de groupes (ex: un même client), préférez `GroupKFold` avec `groups` basé sur l'ID client.
Termes du glossaire
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