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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

Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.

Cas d'usage

Valider correctement un modèle

Améliorez ce prompt

Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.

Améliore ce prompt avec l'Optimiseur

Commentaires

  • 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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