Validazione dei modelli in Python

Questo capitolo si concentra sulle basi della validazione dei modelli. Dallo split dei dati in insiemi di training, validation e testing, fino a comprendere il compromesso bias-varianza, gettiamo le fondamenta per le tecniche di validazione K-Fold e Leave-One-Out che metteremo in pratica nel capitolo tre.

I set di holdout sono un ottimo punto di partenza per la validazione dei modelli. Tuttavia, usare un singolo train e test set spesso non basta. La cross-validation è considerata il gold standard per validare le prestazioni del modello ed è quasi sempre utilizzata quando si ottimizzano gli iperparametri. Questo capitolo è dedicato all’esecuzione della cross-validation per validare le prestazioni del modello.

I primi tre capitoli si sono concentrati sulle tecniche di validazione dei modelli. Nel capitolo 4 applichiamo queste tecniche, in particolare la cross-validation, mentre impariamo l’ottimizzazione degli iperparametri. In fin dei conti, la validazione rende possibile l’ottimizzazione e ci aiuta a selezionare il modello complessivo migliore.