Apprentissage supervisé avec scikit-learn
George Boorman
Core Curriculum Manager, DataCamp
Utilisation de techniques d’apprentissage supervisé pour construire des modèles prédictifs
Pour les problèmes de régression et de classification
Sous-ajustement et surajustement
Comment diviser les données
Validation croisée
Techniques de prétraitement des données
Sélection du modèle
Réglage des hyperparamètres
Évaluation de la performance du modèle
Utilisation des pipelines
Machine learning avec des modèles arborescents en Python
Prétraitement pour le machine learning en Python
Validation de modèles en Python
Ingénierie des caractéristiques pour le machine learning en Python
Apprentissage non supervisé en Python
Projets de machine learning
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