Comment Construire Un Arbre De Classification En Python : Un Guide Complet Pour Les Débutants

Dans cette vidéo du jour 56 du challenge #100JoursDeML, vous allez apprendre à mettre en oeuvre un arbre de classification de A à Z sous Python. Vous découvrirez tout d'abord les concepts clés de l'apprentissage supervisé, avant de plonger dans la création d'un arbre de classification à partir de zéro. Vous verrez comment préparer vos données, construire votre modèle, l'entraîner et l'évaluer. Nous utiliserons des bibliothèques Python populaires telles que NumPy, Pandas et Scikit-Learn pour faciliter la mise en oeuvre de notre arbre de classification. Vous pourrez suivre pas à pas le processus de création de notre modèle, avec des exemples de code détaillés pour chaque étape. À la fin de cette vidéo, vous serez capable de créer et d'utiliser un arbre de classification performant sous Python pour vos propres projets d'apprentissage automatique.

00:00 - Introduction
00:54 - Présentation de la problématique
02:43 - Description des données
04:15 - Choix des variables
07:12 - Préparation du modèle
08:13 - Premier modèle d'arbre
10:56 - Arbre de décision optimisé
14:58 - Avantages et inconvénients
15:07 - Quizz 1
15:30 - Quizz 2
15:58 - Quizz 3
16:30 - Quizz 4
16:49 - Résumé et abonnez-vous :)



Lien vers le notebook: https://github.com/LeCoinStat/100Jour...


Lien vers les vidéos du challenge:    • Présentation du Challenge 100JoursDeML: Pa...  



#100JoursDeML #LeCoinStat #datascience #machinelearning


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