Métriques d'Évaluation de Jeu de Données (Dataset Evaluation Metrics)
Mesures utilisées pour évaluer la qualité, la représentativité et la pertinence d'un jeu de données pour l'apprentissage automatique.
L'approche 'Data-Centric AI' prouve que l'amélioration de ces métriques offre un meilleur retour sur investissement que l'optimisation des hyperparamètres du modèle.
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🧒 Explique-moi comme si j'avais 5 ans
Imagine apprendre les fruits à un enfant avec des cartes. Évaluer le jeu de données, c'est vérifier les cartes avant la leçon. Y a-t-il 50 pommes et 1 seule banane (déséquilibre) ? Des cartes sont-elles vides (données manquantes) ? Si le matériel est mauvais, l'apprentissage le sera aussi.
🤓 Expert Deep Dive
Catégories : 1. Qualité : Taux de valeurs nulles, cardinalité. 2. Dérive (Drift) : La divergence KL et le PSI quantifient l'écart entre les données d'entraînement et de production. 3. Déséquilibre des classes : Nécessite des techniques comme SMOTE. 4. Données synthétiques : La Fréchet Inception Distance (FID) évalue la ressemblance des images générées avec la réalité.
❓ Questions fréquentes
What is the difference between dataset metrics and model metrics?
Dataset metrics evaluate the raw data before training (e.g., checking for missing values or class imbalance). Model metrics evaluate the AI's performance after training (e.g., checking its accuracy or error rate).
What is 'data leakage' in machine learning?
Data leakage happens when the dataset accidentally includes clues about the answer that won't be available in the real world. For example, predicting if a patient has cancer, but including their 'chemotherapy' medical code in the training data.
How do you measure if a dataset has changed over time?
Data scientists use metrics like KL Divergence or Population Stability Index (PSI) to compare the original training dataset with new, real-world data to see if the statistical distribution has 'drifted'.