Maîtriser l'Algorithme KNN : Fondamentaux, Programmation et Classification de Données

Bienvenue dans cette leçon complète dédiée à l’algorithme des k plus proches voisins (KNN), un pilier de l’apprentissage supervisé. À travers cette vidéo, nous explorons comment utiliser des données d'entraînement dont on connaît déjà la classe pour prédire l’étiquette de nouvelles données entrantes,.
Au programme de ce tutoriel :
• Introduction aux concepts clés : Découvrez la différence entre la classification (pour des étiquettes finies comme "spam" ou "non-spam") et la régression (pour des valeurs continues),,.
• Le fonctionnement interne de l'algorithme : Nous détaillons les étapes cruciales, du calcul des distances (comme la distance euclidienne ou la distance de Manhattan) à la recherche de la classe majoritaire parmi les k voisins les plus proches,,.
• Implémentation et Code : Apprenez à traduire la théorie en algorithmes concrets, notamment avec des fonctions Python pour calculer les voisins et déterminer l'élément le plus fréquent d'une liste,,.
• Évaluation de la performance : Comprenez comment mesurer l'efficacité de votre modèle grâce à la précision, au partitionnement des données (entraînement vs test) et à l'utilisation d'une matrice de confusion,,.
• Étude de cas réelle : Nous appliquons l'algorithme à la classification de chiffres manuscrits (jeu de données MNIST), transformant des matrices de pixels en vecteurs pour obtenir une précision impressionnante d'environ 96%,.
Que vous soyez débutant en science des données ou que vous souhaitiez approfondir vos connaissances sur les bibliothèques comme scikit-learn, cette vidéo vous donne les clés pour ne plus considérer ces algorithmes comme des "boîtes noires"