Lors de l'évaluation de modèles d'apprentissage automatique supervisé, on considère généralement le rendement de prédiction moyen obtenu sur les tests individuels comme mesure de choix. Toutefois, lorsque le modèle est destiné à prédire quels produits du bois seront obtenus lors du sciage de certains billots, c'est généralement la performance pour un lot complet qui importe. Dans cet article, nous montrons l'impact de cette nuance en termes d'évaluation du modèle. En fait, la qualité d'une prédiction (globale) s'améliore considérablement lorsque l'on augmente la taille des lots, ce qui offre un solide soutien à l'utilisation de ces modèles en pratique.When comparing supervised learning models, one generally considers the average prediction performance obtained over individual test samples. However, when using machine learning to predict which lumber products will be obtained when sawing logs, it is usually the performance over the entire lot that matters. In this paper, we show the impact of this by evaluating a model performance for various batch sizes. The quality of a (global) prediction improves tremendously when batch size increases, which offers a strong support for the use of such models in practice
