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 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…
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…
La rétropropagation, ou « backpropagation » en anglais, est une méthode utilisée pour entraîner les réseaux de neurones artificiels. Voici comment ça fonctionne : Étapes détaillées :
Théorème de Bayes : Exemple de la Détection de Spam Le théorème de Bayes est un outil fondamental en probabilité et en statistique qui permet de mettre à jour la probabilité d’une hypothèse en fonction de nouvelles preuves. Il est couramment utilisé dans les systèmes de détection de spam pour Lire la suite…
Rapport de Chance en Probabilité Le rapport de chance, aussi appelé odds ratio en anglais, est une mesure statistique utilisée en probabilité et en analyse des données pour évaluer l’association entre deux événements. Il est particulièrement utilisé en épidémiologie et en recherche clinique pour déterminer la force de l’association entre Lire la suite…
Le théorème de Bayes est un principe fondamental en théorie des probabilités et en statistique. Il permet de mettre à jour les probabilités d’événements en fonction de nouvelles informations. Voici une vulgarisation du théorème de Bayes : Formulation de base Le théorème de Bayes s’énonce comme suit : Conclusion où Lire la suite…