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La validation croisée est une technique utilisée pour évaluer les performances d’un modèle de machine learning. Elle consiste à diviser les données en plusieurs sous-ensembles et à tester le modèle sur chaque sous-ensemble. Cette méthode permet de s’assurer que le modèle généralise bien sur des données non vues.
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