Réduction de dimension : techniques de visualisation

S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python

Lisa Stuart

Data Scientist

Pourquoi réduire la dimension ?

  1. Accélère l'entraînement ML
  2. Visualisation
  3. Améliore la précision
S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python

Techniques de visualisation

  • PCA
  • t-SNE
S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python

Visualiser avec la PCA

Graphique PCA

1 https://districtdatalabs.silvrback.com/principal-component-analysis-with-python
S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python

Scree plot

Scree plot

1 https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-explanation-of-principal-component-analysis-b836fb9c97e2
S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python

t-SNE

  • Probabiliste
  • Paires de points
  • Plongement de faible dimension
  • Tracer les embeddings
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Visualiser avec t-SNE

# t-sne with loan data
from sklearn.manifold import TSNE
import seaborn as sns

loans =  pd.read_csv('loans_dataset.csv')

# Feature matrix
X = loans.drop('Loan Status', axis=1)

tsne = TSNE(n_components=2, verbose=1, perplexity=40)
tsne_results = tsne.fit_transform(X)

loans['t-SNE-PC-one'] = tsne_results[:,0]
loans['t-SNE-PC-two'] = tsne_results[:,1]


# t-sne viz
plt.figure(figsize=(16,10))
sns.scatterplot(
    x="t-SNE-PC-one", y="t-SNE-PC-two",
    hue="Loan Status",
    palette=sns.color_palette(["grey","blue"]),
    data=loans,
    legend="full",
    alpha=0.3
)
1 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html
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Visualiser avec t-SNE

Graphique t-SNE

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PCA vs t-SNE : données de chiffres

PCA et t-SNE sur le jeu de chiffres

1 https://towardsdatascience.com/visualising-high-dimensional-datasets-using-pca-and-t-sne-in-python-8ef87e7915b
S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python

Passons à la pratique !

S’entraîner aux questions d’entretien en Machine Learning avec Python

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