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[Cours] Machine learning supervisé linéaire

Entraînez un modèle prédictif linéaire

6 juillet 2017 à 18:04:19

Bonjour ! Voilà le fil de discussion dédié au cours Entraînez un modèle prédictif linéaire.

Dans ce cours, vous allez apprendre à entraîner des algorithmes linéaires de régression et de classification : régression linéaire et logistique, leurs versions régularisées (ridge, lasso, elastic net), et SVMs en particulier. Vous apprendrez aussi à utiliser des algorithmes de classification binaire pour faire de la classification multi-classe.

N'hésitez pas à poser vos questions ici et à échanger les uns avec les autres ! Je ferai de mon mieux pour vous répondre régulièrement.

Si vous avez une question concernant le fonctionnement du cours (accès aux exercices, envoi des exercices, inscription au cours…), contactez directement OpenClassrooms à hello@openclassrooms.com

Bon courage et à bientôt !

10 juillet 2017 à 17:36:24

Bonjour Chloé-Agathe,

1. Il semble que le fichier "prostate" accessible via le lien ne soit pas le même (en CSV et surtout sans la colonne de booléen), ce qui nécessite de faire +1 dans les indices pour créer X et y, par exemple pour X :

X_train = raw_data.iloc[:60,1:-2]

2. Il manque la déclaration du ridge, je suppose :

from sklearn.linear_model import Ridge
ridge = linear_model.Ridge()

Les cours ML sont excellents, merci.

Olivier

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Edité par OlivierChotin 10 juillet 2017 à 17:52:19

11 juillet 2017 à 5:20:22

Bonjour a tous,

j'aurais une petite question, dans le premier projet a rendre, on demande deux amelioration de model, est ce que utilise get_dummies pour les categories en est une ? a fin de convertire les arrondissements en feature. Je ne vois pas d autre type de chose que je dois faire, peut etre utilise une regression avec un polynome?

Merci et bonne journee

10 août 2017 à 8:54:57

Bonjour,

le lien vers le fichier du cancer de la prostate me renvoie une page 404, est-ce que vous avez un autre emplacement ?

14 septembre 2017 à 7:28:47

Bonjour,

en ce qui concerne le quizz 1, j'obtiens une valeur différente (0.0346878)

de la correction concernant la question de détermination de beta pour les valeurs. Bien cordialement

X y
-0.78768 -34.59703199
-1.51760513 -30.79543532
0.74416271 19.31018182
-0.62288928 -19.44809959

[Cours] Machine learning supervisé linéaire

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