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Un nouveau gestionnaire de packages Python
Gérez des projets Python, exécutez des scripts et des outils, gérez les dépendances et installez des packages, le tout avec l'outil uv.
uv est un package Python rapide et un gestionnaire de projet, écrit en Rust. Il peut être utilisé à la place des outils pip, pip-tools, pipx, p
Lire la suite →Comment estimer la précision du modèle dans R à l'aide du package Caret
Lorsque vous créez un modèle prédictif, vous avez besoin d'un moyen d'évaluer la capacité du modèle sur des données invisibles.
Cela se fait généralement en estimant la précision à l'aide de données qui n'ont pas été utilisées pour entraîner le modèle, comme un ensemble de tests, ou en utilisant la validation croisée. Le package caret dans R fournit un certain nombre de méthodes pour estimer la précision d'un algorithme d'apprentissage automatique.
Dans cet article, vous découvrez
Lire la suite →Package Caret R pour la modélisation prédictive appliquée
La plateforme R pour le calcul statistique est peut-être la plateforme d’apprentissage automatique appliqué la plus populaire et la plus puissante.
Le package caret dans R a été appelé « l’avantage concurrentiel de R ». Il rend le processus de formation, de réglage et d’évaluation des modèles d’apprentissage automatique dans R cohérent, simple et même amusant.
Dans cet article, vous découvrirez le package caret dans R, ses fonctionnalités clés et où aller pour en savoir p
Lire la suite →Visualisation des données avec le package Caret R
Le package caret dans R est conçu pour rationaliser le processus d’apprentissage automatique appliqué.
Un élément clé de la résolution des problèmes de données consiste à comprendre les données dont vous disposez. Vous pouvez le faire très rapidement en résumant les attributs avec des visualisations de données.
Il existe de nombreux packages et fonctions permettant de résumer les données dans R et cela peut sembler écrasant. Aux fins de l'apprentissage automatique appliqué, le pac
Lire la suite →Optimisation des modèles d'apprentissage automatique à l'aide du package Caret R
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont paramétrés afin de pouvoir être adaptés au mieux à un problème donné. Une difficulté est que la configuration d’un algorithme pour un problème donné peut être un projet en soi.
Comme pour sélectionner « le meilleur » algorithme pour un problème, vous ne pouvez pas savoir à l’avance quels paramètres d’algorithme seront les meilleurs pour un problème. La meilleure chose à faire est d’enquêter empiriquement avec des expériences contrôlées.
Lire la suite →Sélection des fonctionnalités avec le package Caret R
La sélection des bonnes fonctionnalités dans vos données peut faire la différence entre des performances médiocres avec des temps d'entraînement longs et d'excellentes performances avec des temps d'entraînement courts.
Le package caret R fournit des outils pour rendre automatiquement compte de la pertinence et de l'importance des attributs de vos données et même sélectionner les fonctionnalités les plus importantes pour vous.
Dans cet article, vous découvrirez les outils de sélect
Lire la suite →Comparez les modèles et sélectionnez le meilleur à l’aide du package Caret R
Le package Caret R vous permet de construire facilement de nombreux types de modèles différents et d'ajuster leurs paramètres.
Après avoir créé et réglé de nombreux types de modèles, vous souhaiterez peut-être connaître et sélectionner le meilleur modèle afin de pouvoir l'utiliser pour faire des prédictions, peut-être dans un environnement opérationnel.
Dans cet article, vous découvrez comment comparer les résultats de plusieurs modèles à l'aide du package caret R.
D
Lire la suite →5 packages Python pour l'analyse des données géospatiales
Cet article traite de l'importance de l'analyse géospatiale et présente cinq packages Python essentiels pour gérer et visualiser efficacement des informations précieuses à partir de données géospatiales.
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