La pagination est un élément souvent négligé, mais crucial pour la visibilité des produits dans un site e-commerce. Bien gérée, elle facilite la navigation des utilisateurs et permet à Google de découvrir efficacement toutes les pages et produits. Voici quelques bonnes pratiques pour éviter les erreurs classiques et maximiser votre Lire la suite…
L’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) reposent sur des ensembles de données pour former et affiner leurs modèles prédictifs. Cependant, dans le monde réel, les données ne sont pas toujours parfaitement équilibrées. Il est courant d’avoir des ensembles de données où certaines classes sont beaucoup plus fréquentes que d’autres, Lire la suite…
Voici un cheatsheet pour la gestion des données JSON avec Python, en utilisant les bibliothèques json et pandas. Chargement de données JSON import jsonimport pandas as pd# Lire un fichier JSONwith open(‘path/to/your/file.json’, ‘r’) as f: data = json.load(f)# Afficher le contenu du fichier JSONprint(data) Conversion de JSON en DataFrame # Lire la suite…
Voici un guide complet pour la gestion des listes en Python : Création et manipulation des listes # Créer une listema_liste = [1, 2, 3, 4, 5]# Ajouter un élément à la fin de la listema_liste.append(6)# Ajouter un élément à une position spécifiquema_liste.insert(2, 2.5) # Insère 2.5 à l’indice 2# Lire la suite…
Voici un cheatsheet pour l’utilisation de scikit-learn en Python, couvrant les étapes essentielles de l’importation des données à l’évaluation des modèles. Installation de scikit-learn # Installer scikit-learn (si ce n’est pas déjà fait)!pip install scikit-learn Importation des bibliothèques import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import Lire la suite…
Installation des bibliothèques # Installer les bibliothèques nécessaires (si ce n’est pas déjà fait)!pip install matplotlib pandas Importation des bibliothèques import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd Création de graphiques de base Graphique en lignes # Créer un graphique en lignesplt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(df[‘date’], df[‘value’], label=’Valeur’)plt.xlabel(‘Date’)plt.ylabel(‘Valeur’)plt.title(‘Graphique en lignes’)plt.legend()plt.show() Histogramme # Créer un Lire la suite…
Voici une cheatsheet pour l’utilisation de BeautifulSoup en Python pour l’extraction et la manipulation des données HTML : Installation de BeautifulSoup pip install beautifulsoup4pip install lxml # Parser recommandé Importer BeautifulSoup from bs4 import BeautifulSoupimport requests Charger et parser une page HTML # À partir d’une chaîne de caractères HTMLhtml_doc Lire la suite…
Chargement de données import pandas as pd# Lire un fichier CSVdf = pd.read_csv(csv_file_path, sep=’,’) Manipulation de colonnes # Retirer une colonnedf_sans_colonne2 = df.drop(columns=’colonne2′)# Retirer plusieurs colonnesdf_sans_colonnes23 = df.drop(columns=[‘colonne2’, ‘colonne3’])# Ajouter une colonnedf[‘Date’] = today# Renommer une colonnedf_renomme = df.rename(columns={‘ancien_nom’: ‘nouveau_nom’})# Ajouter une colonne calculéedf[‘containsCategory’] = df[‘decodedURL’].apply(contains_category_in_url) Manipulation de lignes # Lire la suite…
L’analyse en composantes principales (ACP) est une méthode statistique largement utilisée dans le domaine de l’analyse de données. Elle permet de réduire la dimensionnalité des données tout en préservant le maximum de variance possible. Mais quand est-il judicieux d’utiliser l’ACP ? Voici un guide pour comprendre les contextes et les Lire la suite…
Les variables dummy, aussi appelées variables fictives ou indicatrices, sont des outils essentiels en statistique et en science des données. Elles permettent de transformer des variables qualitatives (catégorielles) en variables quantitatives (numériques), facilitant ainsi leur utilisation dans des modèles de régression et d’autres méthodes statistiques. Cet article explique ce que Lire la suite…
Introduction à la régression logistique La régression logistique est une méthode statistique utilisée pour modéliser la probabilité qu’un événement se produise en fonction de variables explicatives. Contrairement à la régression linéaire, qui prédit une valeur continue, la régression logistique est utilisée pour des variables dépendantes catégorielles binaires (oui/non, succès/échec). Fonctionnement Lire la suite…
Le coefficient de détermination, noté R2R^2R2, est une mesure statistique qui évalue la proportion de la variance dans la variable dépendante qui est prédite à partir de la variable indépendante. Il est couramment utilisé pour évaluer la qualité d’un modèle de régression. Formule Explication Interprétation Exemple Supposons que vous ayez Lire la suite…
L’erreur quadratique moyenne (EQM) est une mesure de la qualité d’un modèle de prédiction. Elle est utilisée pour évaluer la différence entre les valeurs prévues par un modèle et les valeurs réelles observées. Formule Explication Interprétation Exemple Supposons que vous ayez les valeurs réelles suivantes : [3, 5, 2.5, 7] Lire la suite…
La validation croisée est une méthode utilisée en apprentissage automatique pour évaluer la performance d’un modèle. Voici un aperçu de son fonctionnement : Concept de base L’idée principale est de diviser les données disponibles en plusieurs sous-ensembles, ou « folds ». Le modèle est alors entraîné sur certains de ces sous-ensembles et Lire la suite…
Un arbre de décision est un outil de prise de décision sous forme de graphique ou de modèle arborescent qui représente différentes options ou actions et leurs conséquences possibles. Voici les composants et le processus de création d’un arbre de décision : Composants d’un arbre de décision Processus de création Lire la suite…