PYTHON SKLEARN: KNN, LinearRegression et SUPERVISED LEARNING (20/30)
Ce tutoriel python francais vous présente SKLEARN, le meilleur package pour faire du machine learning avec Python.
Tous les modèles, et tous les algorithmes de machine learning ont déjà été implémentés avec une architecture orientée objet, chaque modèle disposant de sa propre classe. KNN, LinearRegression, Decision Trees, Support vector machines, etc.
Pour créer un modèle, on génère un objet de la classe correspondante. Au passage, c’est ce qu’on appelle un estimateur (dans sklearn) On peut aussi préciser entre parenthèse les hyper-paramètres de notre modèle. Par exemple, le learning rate d’une descente de gradient, ou bien le nombre d’arbres dans une Random Forest.
Une fois qu’on a initialisé notre modèle, on va pouvoir entraîner, l’évaluer, et l’utiliser grâce a trois méthodes qu’on retrouve dans toutes les classes de Sklearn. Ce sont les méthodes Fit, score et predict.
► EXEMPLE Régression Linéaire
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
model.score(X, y)
model.predict(X)
► EXEMPLE K-Nearest Neighbors
from sklearn.neighbors import KNeighborClassifier
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X, y)
model.score(X, y)
model.predict(X)
► TIMECODE DE LA VIDEO:
0:00 : Intro
01:00 : Comprendre le Machine Learning et L'apprentissage supervisé
04:25 : SKLEARN, API, et le fonctionnement d'un estimateur
08:27 : Régression avec SKLEARN (LinearRegression + SVR)
11:47 : Classification avec SKLEARN (K-Nearest Neighbor)
15:30 : Auriez-vous survécu au TItanic ? + Exercice
SKLEARN
https://scikit-learn.org/stable/
Carte des algorithmes de SKLEARN
https://scikit-learn.org/stable/tutor...
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► Qui suis-je ?
Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées.
En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous.
Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur.
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