PYTHON SKLEARN: KNN, LinearRegression et SUPERVISED LEARNING (20/30)




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Ce tutoriel python francais vous présente SKLEARN, le meilleur package pour faire du machine learning avec Python.

Tous les modèles, et tous les algorithmes de machine learning ont déjà été implémentés avec une architecture orientée objet, chaque modèle disposant de sa propre classe. KNN, LinearRegression, Decision Trees, Support vector machines, etc.

Pour créer un modèle, on génère un objet de la classe correspondante. Au passage, c’est ce qu’on appelle un estimateur (dans sklearn) On peut aussi préciser entre parenthèse les hyper-paramètres de notre modèle. Par exemple, le learning rate d’une descente de gradient, ou bien le nombre d’arbres dans une Random Forest.

Une fois qu’on a initialisé notre modèle, on va pouvoir entraîner, l’évaluer, et l’utiliser grâce a trois méthodes qu’on retrouve dans toutes les classes de Sklearn. Ce sont les méthodes Fit, score et predict.

► EXEMPLE Régression Linéaire

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
model.score(X, y)
model.predict(X)

► EXEMPLE K-Nearest Neighbors

from sklearn.neighbors import KNeighborClassifier

model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X, y)
model.score(X, y)
model.predict(X)

► TIMECODE DE LA VIDEO:

0:00 : Intro
01:00 : Comprendre le Machine Learning et L’apprentissage supervisé
04:25 : SKLEARN, API, et le fonctionnement d’un estimateur
08:27 : Régression avec SKLEARN (LinearRegression + SVR)
11:47 : Classification avec SKLEARN (K-Nearest Neighbor)
15:30 : Auriez-vous survécu au TItanic ? + Exercice

SKLEARN
https://scikit-learn.org/stable/

Carte des algorithmes de SKLEARN
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html

► D’autres BONUS sur Tipeee:
https://fr.tipeee.com/machine-learnia

► MON SITE INTERNET EN COMPLÉMENT DE CETTE VIDÉO:
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► Qui suis-je ?
Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
Que vous souhaitiez changer de vie, de carrière, ou bien développer vos compétences à résoudre des problèmes, ma chaîne vous y aidera.
C’est votre tour de passer à l’action !

► Une question ? Contactez-moi: contact@machinelearnia.com

Source


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Comment List

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Je n'écris jamais de commentaire d'habitude sur aucune des vidéos que je visionne, mais sur la tienne, je te dis un grand bravo ! C'est un très très bon travail pédagogique que voilà. Merci !

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Salut, pour moi il est impossible de remplacer des str par des int…. j'ai aussi essayé avec astype mais rien ne fonctionne

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    survie(model, pclass=3, sex=0, age=12)
    me retourne 0…
    chuis trop jeune pour mourir 😭😭

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Fantastique merci, j'ai juste quelques questions, j'ai commencé avec vous dès les premières vidéos et je suis revenu aux maths pour apprendre ou plutôt comprendre les fonctions… , en particulier la vidéo : RÉGRESSION LINÉAIRE NUMPY – ML#8 , donc je vois dans la vidéo ci-dessus, que nous n'avons pas besoin de tout avant ; juste en utilisant sklearn nous pouvons tout faire , donc pourquoi vous nous présentez les premières explications dans les premières vidéos
    je ne sais pas si vous me comprenez bien ou non
    Bref, je vous en prie.

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Je tiens à vous remercier pour l'excellente présentation. L'exemple du titanic a montré que le modèle est fiable à 83 %. Ce qui implique qu'il ne l'est pas dans 17 % des cas. Est-il possible de connaitre la répartition de ces 17 %. ie la probabilité d'être vivant alors que le modèle a prédit le décès et vice et versa. Merci.

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Bonjour Guillaume, vidéo claire et instructive, comme d'habitude! J'aimerais mieux comprendre les modèles. Y a -t-il une référence(livre, site internet) qui les décrit bien du point de vue théorique tout en étant accessible?

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    vous etes parfait

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Vos videos sont geniales pour nous les debutants.
    Mais j'aimerais savoir si on veut avoir une regression lineaire avec l'exemple du titanic entre juste deux features?
    Je veux dire si on cherche un coefficient de regression entre deux features pour un tableau pandas comme celui du titanic

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Vous avez mon soutien sans condition!

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    merci boucoup pour cette formation j'ai un equestion a vous poser pourquoi tous les fomatuers base sur la parite apprentissage et ne base pas sur la partie de prediction ca ve dire creation une interface avec python et on predit une nouvelle entrer
    et merci

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Excellente vidéo je vous remercie

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Thank you very much for your interesting videos.. My question is not about this video.. Do you have an example of python script of a problem resolved using SVM or Neural network algorithm please?

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2) gives the best results i guess

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    pouvez vous nous donner une idée sur le fonctionnement de L'IOT, "le programme qui suivie pour fonctionner.."??

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Grace a vous jai eu le plaisir detre in data science vraiment merci pour les videos

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Bonjour prof set ce que vous pouvez me contacter Hangouts ou zoom ou autres plateforme de vidéoconférence à vous de choisir le rendez-vous
    Merci

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    My yutub subseskreb 🙏🏾

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Keep going my yutub subseskreb 🙏🏾

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Svp aidez moi…. J'arrive pas a importer un fichier excel… Mm si j'ai suivi les instructions telles qu'elles sont….. Je pense que mon pb existe dans l'installation de xlrd dans anaconda.

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Salut, tout d'abord je tiens à vous remercier pour ces immenses efforts que vs avez fournit dans le but de donner un coup de main pour kes chercheurs et surtt les débutants… Mille merci Mr… Alors je vous propose de nous faire un exemple sur la methode d'acp(analyse en composante principale) et je veux savoir comment vs faites pour importer des fichier en python pour en travailler avec.. Par exemple (excel….) c quoi un fichier csv…. Et dsl pour le dérangement. Cordialement

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Merci, c'est super

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Bonjour chef tres bon tutoriel tes videos. Concernant la prediction sur ta survie, pourquoi tu as choisi etre dans la 3Ieme classe si tu avais choisi la deuxieme classe le resultat aurait peut etre different. Ce choix de la pclass doit beaucoup grandement faire la difference.

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Vers 12:25, j'ai l'impression que le 'inplace=True' ne fonctionne plus

    "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame"

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    bonjour je suis un peu perdu dans les termes. Vous dites ….. Y est une variable continue c'est à dire quantitative et Y est une variable discrète c'est à dire qualitative. Les variables discrètes peuvent être qualitatives ?

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Bonjour Monsieur Guillaume Saint-Cirgue, j'espère que vous allez bien en bonnes santé, je vous remercie infiniment pour vos efforts afin de nous clarifier l'intelligence artificielle avec ses propres champs. S'il vous plait Monsieur, je veux juste savoir la différence entre les hyperparamètres du modèle et les paramètres (les coefficients). Et Merci encore Monsieur Guillaume pour vos clarifications qui sont des réferences pour nous.

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    félicitation encore une fois le travail bien fait bonne continuation! mais à quand une série sur le deep
    aussi tu pouvais faire exemple pratique sur la prévision de météo. Merci d'avance

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    guillaume je te propose une video sur xgboost :DDD

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Bonjour, Merci pour tout ce que vous faites. en tant que bleue dans le domaine novice j'ai voulu mettre en pratique ce que vous faites dans cette vidéo et je suis coincé. j'ai téléchargé un dataset et je voudrai le charger dans jupyter en utilisant Numpy et en convertissant tout en 'float' malheureusement il y'a un élément (de la ligne) qui ignore la conversion. Merci

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Sur un dataframe , lorsque je veux faire l'opération suivante : plt.plot(X,prediction) , l'erreur qui s'affiche est que mon X et mon y n'ont pas la même taille. Comment utiliser le reshape sur un dataframe de sorte à ce qu'on puisse effectuer cette opération. Pour le tableau numpy tu as utilisé reshape(m,1) , et sur un dataframe qu'aurais tu utilisé?

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Stp Guillaume, pourrait-tu faire une video sur l'algorithme Naive Bayes pour la classification des textes et l'analyse des sentiments ?

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    très belle vidéo, par contre pouvez vous nous dire il s'agit de quoi l'algorithme d'optimisation que vous avez mentionné ?

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    tout ce boulot pour nous aider à aller plus loin ! Vraiment chapeau guillaume ,moi j'adore

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Coucou 🙂 merci bcp pour cette védio. un travail excellent.
    S'il te plait j'ai une question comment on peut savoir quelles sont les variables à éliminer du data et les variables à garader 🙂 ?
    Merci par avance pour ta réponse 🙂 t'es le meilleur

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    J'suis tres bluffe. Ou etais tu passe pendant que nous recherchons ce mode de learning de python.
    Tu as optimise et apporte une nouvelle technique d'apprentissage d'un language informatique. De plus, tu es omnipresent pour interargir avec tes abonnes sur leur propre projet. Vamos…. Partager sans hesitation & Consommer sans moderation Guillaume Saint-Cirgue …

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    je regarde vos formations riches en qualité et ca m'aide à preparer un master en IA plutard pour un profil agronome . connaissez vos d'autres MOOC que je pourrais suivre

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Merci pour la vidéo 🙂 ! quelle est la différence entre prédiction et prévision en machine learning ? moi non plus je n'aurais pas survécu au naufrage du titanic îî

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Salut, je voulais vous demander pourquoi utiliser seaborn pour importer la data, j'ai lu que seaborn est plutôt pour l'importation de data en line, j'ai essayé bien sûr votre façon mais là j'ai eu une erreur ' HTTPError: HTTP Error 404: Not Found ' , j'ai lu à propos de ça mais je n'ai pas vraiment trouver grande chose.
    ps: je ne trouve pas que c'est nécessaire de vous dire que votre formation et magnifique puisque je suis déjà abonner j'utilise les msg plutôt pour parler des problèmes que j'ai eu comme ça tout le monde peut en bénéficier

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    excellente vidéo. Merci pour tout le travail que tu fournis.

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    MERCI GUILLAUME,juste une question ,est ce que c'est exacte d'avoir un accuracy de 100% sur le test set? puisque on m'a tjr dit que un modele n'est peut pas predire a 100% il faut kan meme kon ait une marge d'erreur,dnc par rapport a cette ideé le fait d'&voir 100% sur le test n'est pas logique,votre apport par rapport a cette question guillaume.

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Bonjour Monsieur,je suis débutante dans la programation avec python et mon projet consiste a créer un réseau de neuronne avec plusieur data pour calculer la charge de travail.
    et je veux bien savoir si vous pouvez m'aidez a construire ce data set ou bien me donner une idée pour choisir les bonne variable pour avancé?svp

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Tes vidéos et tes explications sont d'une qualité et d'une pertinence extrêmement rare. Chapeau bas encore une fois à l'Artiste !

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    si l'on veut utiliser la droite issu de la regression,comment la recuperer?

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    Bsr chef, je suis nouveau ds le domaine et j'ai commencé par suivre vos vidéo ça fait un moment. C'est vraiment du bon boulot, je suis vraiment impatient de voir la vidéo pour le choix de modèle en fonction du contexte

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    merci beaucoup pour cette vidéo, et pour toutes vos vidéos, they're just GREAT !!
    à propos la prédiction, est ce qu'on pas prédire des valeurs de l'avenir? par exemple je travaille sur des données climatiques (la température) de 2000 jusqu'à 2020, et à partir de ces données j'aimerais faire une prédiction pour les 5 ou 10 années qui viennent, est ce que c'est possible? merci encore une fois

  • Machine Learnia
    November 12, 2020

    salut

    Je suis nouveau dans ce domaine 'ML', je recherche une leçon simple et claire sur la méthode de SVM (algorithme , modèle mathématique ..)

    Pouvez-vous m'aider ???

    merci

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