PYTHON SKLEARN - MODEL SELECTION : Train_test_split, Cross Validation, GridSearchCV (21/30)

Ce tutoriel python français vous présente SKLEARN, le meilleur package pour faire du machine learning avec Python.

Avec Sklearn, on peut découper notre Dataset en Train_set et Test_set grâce a la fonction Train_test_split. Cette fonction est très importante et il faut l'utiliser pour chaque projet de machine learning, avant même de développer un modèle avec sklearn. Vous pouvez définir les proportions pour découper votre Dataset avec l'argument test_size = ...

Une fois que vous avez utilisé train_test_split, vous pouvez entrainer votre modele et le valider en utilisant la technique de cross-validation. Le mieux est d'utiliser la class GridSearchCV, mais les fonctions cross_val_score, Validation_curve et Learning_curves sont tres utiles également.

► TIMECODE DE LA VIDÉO:
0:00 Intro
00:39 Train_test_split
04:22 Validation Set
07:05 Cross Validation
09:44 Validation Curve
12:46 GridSearchCV
16:04 Learning Curves
19:26 Exercice du Titanic
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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera.
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