Modélisation

Types de modèle

• Supervisé
  • A une cible à prédire, son objectif est de déterminer le « type »
  • On connait la réponse, les liens entre les données, et on cherche à prédire
  • Exemples
    • Regression
      • On cherche à prédire l’évolution d’une variable quantitative
    • Classification
      • On cherche à prédire une variable qualitative
• Non supervisé
  • N’a pas de cible à prédire, son objectif est de déterminer les « types »/clusters/familles
  • On ne connait pas les étiquettes de chaque ligne, et on cherche à les determiner
  • Exemples
    • Clustering
      • On cherche à grouper en fonction de caractéristiques
    • Dimensionality reduction
• Renforcement

Exemples en image

Comparaison des méthodes de classification

Comparaison des méthodes de clustering

Types de données

• Structuré
  • Tableau
• Non structuré
  • Image
  • Audio
  • Language humain

Étapes

Dummification

Transformer une colonne ayant des modalités textuelles en entier

One-hot encoding

Transformer chaque modalité en colonne booléenne (estFrance, estEspagne, ….)

encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['Animal'])

Label encoding

Transformer chaque modalité en entier (France = 0, Espagne = 1, 2, …)

Normalization

Mettre toutes les features sur une même echelle de valeur