Construire et évaluer des modèles ML simples en Python
Apprenez à construire et à évaluer des modèles simples d’apprentissage automatique à l’aide de Scikit-Learn en Python. Ce tutoriel fournit des exemples pratiques et des techniques pour l’apprentissage, la prédiction et l’évaluation de modèles, le tout dans le cadre d’un flux de travail de science des données.
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Introduction
Scikit-Learn est l’une des bibliothèques Python les plus populaires pour l’apprentissage automatique, offrant une large gamme d’outils pour l’exploration et l’analyse des données et la construction de modèles. Dans ce tutoriel, nous vous montrerons comment construire et évaluer des modèles simples d’apprentissage automatique à l’aide de Scikit-Learn. Que vous soyez novice en matière d’apprentissage automatique ou que vous souhaitiez rafraîchir vos connaissances, ce guide vous aidera à comprendre le processus de formation, de prédiction et d’évaluation des modèles, le tout dans le cadre d’un flux de travail de science des données.
Construction d’un modèle simple d’apprentissage automatique
L’une des tâches fondamentales de l’apprentissage automatique consiste à créer un modèle capable d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions. Dans cette section, nous allons passer en revue les étapes de la construction d’un modèle de régression linéaire simple.
Exemple : Régression linéaire
import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# Création d'un ensemble de données synthétiquesnp.random.seed(42)X =2* np.random.rand(100, 1)y =4+3* X.flatten() + np.random.randn(100)# Diviser les données en ensembles de formation et de testX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# Instanciation et entraînement du modèle de régression linéairemodel = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)# Faire des prédictions sur l'ensemble de testy_pred = model.predict(X_test)# Évaluer le modèle à l'aide de l'erreur quadratique moyenne (MSE)mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)print("Mean Squared Error:", mse)
Mean Squared Error: 0.6536995137170021
Cet exemple montre comment créer un ensemble de données synthétiques, entraîner un modèle de régression linéaire et évaluer ses performances à l’aide de la métrique de l’erreur quadratique moyenne.
Évaluer votre modèle
Une fois votre modèle construit, il est crucial d’évaluer ses performances pour s’assurer qu’il se généralise bien à de nouvelles données. Les étapes clés de l’évaluation sont les suivantes:
Fractionnement des données:
Utilisez des techniques telles que la division formation/test ou la validation croisée pour partitionner votre ensemble de données.
Mesures de performance:
En fonction du type de modèle, utilisez les mesures appropriées telles que l’exactitude, la précision, le rappel pour la classification, ou l’erreur quadratique moyenne, R² pour la régression.
Validation:
Validez les prédictions de votre modèle sur des données inédites afin d’évaluer son efficacité.
Conclusion
La construction de modèles d’apprentissage automatique avec Scikit-Learn est un processus simple et puissant. En suivant les étapes décrites dans ce didacticiel (préparation des données, formation des modèles, prédiction et évaluation), vous pouvez créer des modèles qui permettent d’extraire des informations précieuses de vos données. Expérimentez différents algorithmes et mesures d’évaluation pour affiner vos modèles.
