Stratégie de validation croisée
Valider correctement un modèle
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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.
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Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Cas d'usage
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- 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.
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