Scikit-Learn

Hello, L’un des problèmes lorsque l’on débute en machine learning est le choix de l’algorithme (ou modèle) à utiliser. Je viens de tomber sur un article du blog de Kaggle où l’auteur partage son approche des différents problèmes à résoudre en ML. J’ai noté deux parties qui m’ont éclairé un peu plus sur le choix des modèles et des hyperparamètres à régler. Choix d’un modèle Il y a deux grandes familles d’algorithmes : ceux qui permettent de réaliser une prédiction (à l’aide d’une régression) et ceux qui identifie une variable parmi d’autres (la classification). Les modèles les plus courants pour réaliser ses tâches sont donc : ...

Hello, Après avoir débuté la lecture de Machine Learning avec Scikit-Learn, j’ai pris au mot l’auteur dès la fin du deuxième chapitre et j’ai tenté d’appliquer la méthode sur des données “réelles”. J’ai donc été sur le site Kaggle qui propose (entre autre) un jeu de données pour débutant autour du Titanic, le but est de prédire les survivants. Bon, on se retrousse les manches, c’est parti ! Découverte des données Récupération des informations L’ensemble des données est fourni dans deux fichiers CSV : train.csv pour nous permettre d’entrainer un modèle et test.csv qui nous permettra de valider (ou non) notre algorithme. ...