apprentissage supervisé python

Nous allons utiliser le dataset nommé Breast Cancer Wisconsin Diagnostic Database. Par exemple, le propriétaire de la boutique souhaite prédire que le client qui est entré dans la boutique achètera la station de lecture (par exemple) ou non. Chaque instance a les quatre caractéristiques à savoir la longueur des sépales, la largeur des sépales, la longueur des pétales et la largeur des pétales. Naïve Bayes Classifier Naïve Bayes est une technique de classification utilisée pour construire un classificateur en utilisant le théorème de Bayes. target, random_state = 0) Après avoir fourni l'ensemble de données, nous devons ajuster le modèle qui peut être fait comme suit - forest = RandomForestClassifier (n_estimators = 50, random_state = 0) forest.fit (X_train, y_train ) Maintenant, obtenez la précision sur l'entraînement ainsi que sur le sous-ensemble de test: si nous allons augmenterase le nombre d'estimateurs alors, la précision du sous-ensemble de test serait également augmentée. gnb = GaussianNB () Nous allons entraîner le modèle en l'ajustant aux données en utilisant gnb.fit (). Faux positifs - Les FP sont les cas où la classe réelle de le point de données était 0 et le prédit est également 1. [CDATA[var la=!1;window.addEventListener("scroll",function(){(0!=document.documentElement.scrollTop&&!1===la||0!=document.body.scrollTop&&!1===la)&&(!function(){var e=document.createElement("script");e.type="text/javascript",e.async=!0,e.src="https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js";var a=document.getElementsByTagName("script")[0];a.parentNode.insertBefore(e,a)}(),la=!0)},!0);//]]> Nous pouvons changer les valeurs des fonctionnalités de la prédiction pour la tester. The following are some of these challenges: Supervised learning models can be a valuable solution for eliminating manual classification work and for making future predictions based on labeled data. Voici la formule pour calculer la précision - $$ Precision = frac {TP} {TP + FP} $$ Rappel ou Sensibilité Il peut être défini comme le nombre de positifs retournés par le modèle. Le déséquilibre de classe est le scénario où le nombre d'observations appartenant à une classe est significativement inférieur à celles appartenant aux autres classes. Des cas réels seront appris et pratiqués en utilisant le langage python et la célèbre librairie Scikit Learn. [CDATA[var la=!1;window.addEventListener("scroll",function(){(0!=document.documentElement.scrollTop&&!1===la||0!=document.body.scrollTop&&!1===la)&&(!function(){var e=document.createElement("script");e.type="text/javascript",e.async=!0,e.src="https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js";var a=document.getElementsByTagName("script")[0];a.parentNode.insertBefore(e,a)}(),la=!0)},!0);//]]> Dans le diagramme ci-dessus, nous avons deux fonctionnalités. Ici, nous construisons un Arbre de décision classificateur pour prédire l'homme ou la femme. L'ensemble de données contient 569 instances, ou données, sur 569 tumeurs et comprend des informations sur 30 attributs ou caractéristiques, tels que le rayon de la tumeur, la texture, la douceur et la surface. print ( 'Précision sur le sous-ensemble d'apprentissage :(:. Voici les approches pour résoudre le problème des classes de déséquilibres -, Le ré-échantillonnage est une série de méthodes utilisées pour reconstruire les ensembles de données d'échantillons - à la fois des ensembles d'apprentissage et des tests ensembles. Introduction 1.1. Par exemple, supposons qu'un classificateur soit utilisé pour distinguer les images de différents objets, nous pouvons utiliser les métriques de performance de classification telles que la précision moyenne, l'AUC, etc. The official home of the Python Programming Language. ​​append (int (edge.get_destination ())) pour l'arête dans les arêtes: arêtes [arête] .sort () pour i dans l'intervalle (2): dest = graph.get_node (str (arêtes [arête] [i])) [0] dest.set_fillcolor (couleurs [i]) graph.write_png ( 'Decisiontree16.png ') Il donnera la prédiction pour le code ci-dessus comme ['Woman'] et créera la décision suivante arbre - (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});// Régression logistique Fondamentalement, le modèle de régression logistique est l'un des membres de la famille d'algorithmes de classification supervisée. Maintenant, nous pouvons construire le classificateur d'arbre de décision à l'aide du code Python suivant -, Pour commencer, importons quelques bibliothèques importantes comme suit -, import pydotplus depuis sklearn import tree depuis sklearn.datasets import load_iris depuis sklearn.metrics import classification_report depuis sklearn import cross_validation import collections, Maintenant, nous devons fournir le jeu de données comme suit -, X = [[165,19], [175,32], [136,35], [ 174,65], [141,28], [176,15], [131,32], [166,6], [128,32], [179,10], [136,34], [186, 2], [126,25], [176,28], [112,38], [169,9], [171,36], [116,25], [196,25]] Y = [ 'Homme ', 'Femme ', 'Femme ', 'Homme ', 'Femme ', 'Homme ', 'Femme ', 'Homme ', 'Femme ', 'Homme ', 'Femme ', 'Homme ', 'Femme ', 'Femme ', 'Femme ', ' Homme ', ' Femme ', ' Femme ', ' Homme '] data_feature_names = [' height ', ' length of hair '] X_train, X_test, Y_train, Y_test = cross_validation.train_test_split (X, Y, test_size = 0.40, random_state = 5), Après avoir fourni le jeu de données, nous devons ajuster le modèle qui peut être fait comme suit -, clf = tree.DecisionTreeClassifier () clf = clf.fit (X, Y), La prédiction peut être faite à l'aide du code Python suivant -, prediction = clf.predict ([[133,37]]) print (prediction), Nous pouvons visualiser l'arbre de décision à l'aide du code Python suivant -, dot_data = tree.export_graphviz (clf, feature_names = data_feature_names, out_file = None, fill = True, arrondi = True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data (dot_data) colors = ( 'orange ', 'yellow ') bords = collections.defaultdict (liste) pour le bord dans graph.get_edge_list (): bords [edge.get_source ()]. Précision La matrice de confusion elle-même n'est pas une mesure de performance en tant que telle, mais presque toutes les matrices de performance sont basées sur la matrice de confusion. gnb = GaussianNB () Nous allons former le modèle en l'ajustant aux données en utilisant gnb.fit () . However, we plan to run a huge number of PCAs (n*p where n is the number of points and p the number of neighborhood size), hence sheding light on the running time.That could be a blog post topic in itself, parallelization made a true difference in our case using the multiprocessing package. Les critères de mesure de l'efficacité peuvent être basés sur des ensembles de données et des mesures. À l'aide des commandes suivantes, nous pouvons from sklearn.model_selection import train_test_split La commande ci-dessus importera la fonction train_test_split de sklearn et la commande ci-dessous train, test, train_labels, test_labels = train_test_split (features, labels, test_size = 0.40, random_state = 42) Étape 4 - Construire le modèle Dans cette étape, nous allons construire notre modèle. fit (X, y) Z = svc_classifier.predict (X_plot) Z = Z.reshape (xx.shape) plt.figure (figsize = (15, 5)) plt.subplot (121 ) plt.contourf (xx, yy, Z, cmap = plt.cm.tab10, alpha = 0,3) plt.scatter (X [:, 0], X [:, 1], c = y, cmap = plt.cm .Set1) plt.xlabel ( 'Sepal length ') plt.ylabel ( 'Sepal width ') plt.xlim (xx.min (), xx.max ()) plt.title ( 'SVC with linear kernel ') (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});// Nous pouvons changer les valeurs des fonctionnalités de la prédiction pour la tester. Trouvé à l'intérieurLallich, S., Lenca, P., & Vaillant, B. (2007). Construction d'une entropie décentrée pour l'apprentissage supervisé. ... Data science: fondamentaux et études de cas: Machine Learning avec Python et R. Editions Eyrolles. Ly, A. (2019). Cela peut être fait en créant une fonction nommée Logistic_visualize () - Def Logistic_visualize (Classifier_LR, X, y): min_x, max_x = X [:, 0] .min () - 1.0, X [:, 0] .max () + 1.0 min_y, max_y = X [ :, 1] .min () - 1.0, X [:, 1] .max () + 1.0 Dans la ligne ci-dessus, nous avons défini les valeurs minimale et maximale X et Y à utiliser dans le maillage grid. L'un d'eux est la précision. Prérequis Pour construire le classificateur suivant, nous devons installer pydotplus et graphviz . target, random_state = 0) Après avoir fourni l'ensemble de données, nous devons ajuster le modèle qui peut être fait comme suit - forest = RandomForestClassifier (n_estimators = 50, random_state = 0) forest.fit (X_train, y_train ) Maintenant, obtenez la précision sur l'entraînement ainsi que sur le sous-ensemble de test: si nous allons augmenterase le nombre d'estimateurs alors, la précision du sous-ensemble de test serait également augmentée. Par exemple, le propriétaire de la boutique souhaite prédire que le client qui est entré dans la boutique achètera la station de lecture (par exemple) ou non. Voici les termes associés à la matrice de confusion - Vrais positifs - Les TP sont les cas où la classe réelle du point de données était 1 et la prédiction est également 1. Noyau C'est une technique utilisée par SVM. Fondamentalement, graphviz est un outil pour dessiner des graphiques à l'aide de fichiers de points et pydotplus est un module du langage Dot de Graphviz. Par exemple, si nous voulons vérifier si l'image est celle d'une voiture ou non. Spécialisation Data Science, cours suivis : Apprentissage supervisé et non supervisé, Réseaux de neurones, Méthodes Monte-Carlo, Théorèmes limites, Analyse statistique de graphes, Gestion de données, Logiciel SAS, Python. EL ABED Houssem EL HAMZEWI Aymen démo WHY apprentissage non supervisé Plan Introduction Taches associées à lapprentissage non supervisé Méthodes de partitionnement Introduction Intro L'apprentissage non supervisé est principalement utilisé en matière de clusterisation, procédé La ligne Ici, nous allons construire un classificateur SVM en utilisant le jeu de données scikit-learn et iris. Il peut être défini comme le nombre de documents retournés corrects. Classificateur de forêt aléatoire Comme nous savons que les méthodes d'ensemble sont les méthodes qui combinent les modèles d'apprentissage automatique en un plus modèle d'apprentissage automatique puissant. [CDATA[var la=!1;window.addEventListener("scroll",function(){(0!=document.documentElement.scrollTop&&!1===la||0!=document.body.scrollTop&&!1===la)&&(!function(){var e=document.createElement("script");e.type="text/javascript",e.async=!0,e.src="https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js";var a=document.getElementsByTagName("script")[0];a.parentNode.insertBefore(e,a)}(),la=!0)},!0);//]]> Nous pouvons changer les valeurs des fonctionnalités de la prédiction pour la tester. Voici les termes associés à la matrice de confusion - Vrais positifs - Les TP sont les cas où la classe réelle du point de données était 1 et la prédiction est également 1. [CDATA[var la=!1;window.addEventListener("scroll",function(){(0!=document.documentElement.scrollTop&&!1===la||0!=document.body.scrollTop&&!1===la)&&(!function(){var e=document.createElement("script");e.type="text/javascript",e.async=!0,e.src="https://pagead2.googlesyndication.com/pagead/js/adsbygoogle.js";var a=document.getElementsByTagName("script")[0];a.parentNode.insertBefore(e,a)}(),la=!0)},!0);//]]> Régression logistique Fondamentalement, le modèle de régression logistique est l'un des membres de la famille d'algorithmes de classification supervisée. Le classificateur de forêt aléatoire est un exemple de classificateur basé sur un ensemble. Voici la formule pour calculer la précision - $$ Precision = frac {TP} {TP + FP} $$ Rappel ou Sensibilité Il peut être défini comme le nombre de positifs retournés par le modèle. Trouvé à l'intérieur – Page 106Elle repose sur la classification automatique supervisée des tweets à partir d'indices sémiolinguistiques identifiés ... Dans un deuxième temps, un classifieur a été construit par apprentissage (machine learning) sur la base d'exemples ... Faux négatifs - Les FN sont les cas où les acla classe tuelle du point de données était 1 et la prédiction est également 0. Trouvé à l'intérieur6.4 L'apprentissage supervisé avec Scikit-Learn 6.4.1 Les données et leur transformation 6.4.2 Le choix et l'ajustement de l'algorithme 6.4.3 Les indicateurs pour valider un modèle 6.4.4 L'ajustement des hyperparamètres d'un modèle ... Il peut être installé à partir de https:// docs .python.org / 2 / library / tkinter.html . C'est le moyen le plus simple de mesurerre la performance d'un classificateur. When the cost function is at or near zero, we can be confident in the model’s accuracy to yield the correct answer. Par conséquent, le taux d'événements pour le nouvel ensemble de données serait de 1500/6450 = 23%.
Projet D'étude Génie Mécanique, Se Laissent Aller 8 Lettres, L225-105 Code De Commerce, Petit Squale Mots Fléchés, Jeux Ludiques Pour Apprendre L'anglais,