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L’évaluation de modèles en science des données est un sujet central, impliquant diverses métriques et stratégies pour garantir la performance et la généralisation des modèles. Les recherches en français montrent un intérêt pour comprendre non seulement les métriques techniques mais aussi l’impact métier des modèles prédictifs. Les articles et vidéos mettent en avant l’importance de l’évaluation pour éviter le surapprentissage (overfitting) et s’assurer que les modèles fonctionnent bien sur de nouvelles données. Des techniques comme la validation croisée sont fréquemment mentionnées. Il est également souligné l’importance de choisir le bon seuil pour les modèles de classification et d’analyser les erreurs pour améliorer la performance. Les concepts liés à l’IA générative et l’évaluation des grands modèles de langage (LLM) sont aussi des sujets d’actualité. Sur la base de ces informations, un titre accrocheur pourrait se concentrer sur l’optimisation, les astuces, ou la maîtrise de l’évaluation pour des résultats concrets. Maîtrisez l’évaluation de vos modèles Data Science pour des résultats bluffants
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