Entrainer un modele de machine learning
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- čas přidán 21. 07. 2021
- Entrainer un modele de machine learning[ REGRESSION LINEAIRE ], JE T'EXPLIQUE ETAPE PAR ETAPE, LES DIFFERENTES TECHNIQUES ET ASTUCES POUR ENTRAINER SON MODELE DE MACHINE LEARNING(REGRESSION LINEAIRE ) QUE VOUS AUREZ CHOISI EN FONCTION DU TYPE DE DONNEES QUE VOUS DISPOSEZ.
Pour celà, il faut d’abord, savoir découper son DATA SET en deux(2) parties appelées TrainSet et TestSet, destinées, respectivement à l’apprentissage et à l’évaluation du modèle choisi.
Pour entrainer le modèle de son choix, il faut donc, diviser son DATASET de la manière suivante:
- En général, 80% des données de votre dataset servent à l’entrainement du modele, c’est ce qu’on appelle TRAIN SET(que l’on peut traduire par DONNEÉS D’APPRENTISSAGE), une fois que cette étape d’entrainement ou d’apprentissage terminée, on évalue sa performance non pas sur le TRAIN SET mais plutôt sur les 20% de données du TestSet(que l’on peut traduire par DONNÉES D’ÉVALUATION).
En résumé, il faut retenir qu’on entraine TOUJOURS, le modèle sur les DONNEES D’APPRENTISSAGE et on évalue sa performance sur les données du TestSet, donc DONNEES D’EVALUATION et quelque soit le domaine ou le sous domaine dans lequel vous travaillez, à savoir le Machine learning, Deep learning etc, le découpage du DataSet se fait presque toujours de la même manière.
#datapreparation #openclass4all #datacleaning
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MON PROFIL LINKEDIN: / ousman-hamit-hassani
PLAYLISTS(FORMATIONS) A REGARDER ET COMMENTER ABSOLUMENT:
1. ANALYSE EXPLORATOIRE DE DONNEES. ✅
• Visualisation de donnees
2. DATA PRE-PROCESSING:
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3. MODELE DE MACHINE LEARNING:
• REGRESSION LINEAIRE - ...
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• Maitriser les raccourc...
5. 👉 github.com/ousmanhamit/ ✅
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Mashallah L’informaticien Ousman Hamid ,très belle initiative.Tes explications sont claires.Continue dans cette lancée.Bonne suite !
Merci beaucoup 👍
Bonjour les amis !
Une nouvelle video est disponible depuis quelques minuites, merci de la liker, commenter et surtout partager le lien
*N'hésitez pas à nous faire savoir, vos remarques dans les commentaires !*
Vidéo très instructive encore une fois. Et puis il y a une grande amélioration de la qualité du rendu. Continue ainsi.
Merci @hamza pour votre commentaire
super! Merci infiniment! Moi j'attends la partie déploiement dans une application
C'est noté, merci beaucoup
Superbe vidéo, on attend beaucoup d'autres videos comme celle ci.
Bien sûr, une série de videos à venir consacrées aux differents models de machine learning
Si tu es interesse ma playlist complete se trouve a cette URL 👉 czcams.com/users/openclass4allplaylists
Bravo Ousman! C'est top qualité!
Merci beaucoup @BALIKE
Un grand proff avec un video de qualité, grand merci et bonne continuation, Essalam.
😅 Je vais fermer les yeux et croire que c'est vrai
Merci @Essalam pour votre commentaire
Nice video!!
Merci
D'autres vidéos dans le mème ordre d’idée sont également disponible a cette ===> URL : czcams.com/video/nJ0olHCZgZI/video.html
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Enfin une explication claire sur ce sujet. très organisé dans la demonstration. jusque là j'avais du mal à comprendre comment entrainer et évaluer un modele . Merci👌
Merci à vous de l'avoir suivi
Si vous êtes intéressés j'ai une formation dédiée a l'ANALYSE EXPLORATOIRE DE DONNEES ICI 👉 www.youtube.com/@openclass4all/playlists et une autre dédiée aux pretraitement de donnees
Tres bonne video professeur merci beaucoup
Merci beaucoup pour votre commentaire, c'est extremement encourageant.
Merci! Cette m'a beaucoup aidé à comprendre les données d'entrainement et données test et la variable prédite ajoutée , merci encore.
Je suis vraiment content que ça a été utile, bonne chance pour la suite.
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Bravo
Merci beaucoup.
merci
Merci a vous de l'avoir suivi
thanks chef
Thank you to 👍
Merci Prof pour cette nouvelle vidéo très inspirante.
Merci bien
Big man 🙏
Interresting thanks for sharing
It's my pleasure
Nice le grand prof 👌
Merci vraiment pour votre appreciation 👍
Merci bien explication tres simple
Merci bien
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Hello, excellente explication, simple et efficace :)
Merci beaucoup
Laurent
Merci beaucoup Laurent pour votre appréciation du contenu
J'ai une formation qui pourrait vous intéresser à cette URL 👉 czcams.com/play/PL5kCiyiiEzK7eNDOUXujh_0Xb0qBgmiNn.html
Si c'est le cas, merci de partager l'URL dans vos réseaux, merci, ................................
@@openclass4all hello, merci pour le lien, vos videos sont exellentes, j'espere de nouvelles à voir, sur Polynomiales simple et multi et LSTM variable simple et multi, random forest tree et grid search avec les piplines :)
Petite question si possible: quand ont fait su scaling sur les variables pourquoi on scale que sur X et pas aussi sur y ?
Merci😀
Laurent
@@frankdearr2772 Merci beaucoup, j'ai pris note pour la régression polynomiale, Random Forest et Grid search CV
@@openclass4all excellent, a bientot donc :)
Prof merci pour la video, mais on attend toujours la suite svp 🙏🏻🙏🏻🙏🏻🙏🏻
Bonjour, je suis parti en mission, une fois de retour, je vais continuer.
Merci pour le commentaire
salut! svp comment faire les entrainements et le test pour des données qui contient 13 caractéristiques?
Bonjour, je n'ai pas compris votre question (données qui contient 13 caractéristiques?), peux-tu fournir de details ?
si on connais le futur on est riche !
Malheuresement personne ne connait le future.
Pouvez-vous me definir ce que vous appelez "etre riche" ?
Comment optimiser les résultats d'un modèle
Merci @namwinwelbere dabire
pour votre question
Pour répondre a votre question, l’optimisation de performances d’un modèle de ML dépend de plusieurs choses, mais essentiellement vous devez trouver ses hyper-paramètres correspondant au mieux a votre problème.
Merci bocou. Cmt est c kon peut étudier avec vous ?
Merci à vous d'avoir apprécié le contenu, ça fait toujours plaisir 👍
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