Est-il possible de valider le modèle pendant l'entraînement ?

Oui, le paramètre `nloOpts` contient un sous-paramètre `validate` qui permet de configurer la validation. Vous pouvez spécifier la fréquence de validation (`frequency`), un objectif de taux de mauvaise classification (`goal`), et des critères d'arrêt anticipé basés sur la stagnation (`stagnation`) ou un seuil d'erreur (`threshold`).