Machine Learning avec Scikit-Learn

Classication

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Au chapitre 1, nous avons mentionné que les tâches d’apprentissage supervisé les plus

courantes étaient la régression (pour prédire des valeurs) et la classication (pour prédire

des classes). Au chapitre 2, nous avons exploré une tâche de régression, pour prédire des

prix immobiliers, en utilisant divers algorithmes tels que régression linéaire, arbre de

décision et forêt aléatoire (qui seront expliqués de manière plus détaillée dans les cha-

pitres suivants). Maintenant, nous allons nous intéresser aux systèmes de classication.

3.1 MNIST

Dans ce chapitre, nous allons utiliser le jeu de données MNIST qui est composé de

70000 petites ...