November 2024
Intermediate to advanced
606 pages
17h 8m
French
Content preview from Spark : Le guide définitif
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Chapitre 26. La classification
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Classification est la tâche qui consiste à prédire une étiquette, une catégorie, une classe ou une variable discrète en fonction de certaines caractéristiques d'entrée. La principale différence avec les autres tâches de ML, telles que la régression, est que l'étiquette de sortie a un ensemble fini de valeurs possibles (par exemple, trois classes).
Cas d'utilisation
La classification a de nombreux cas d'utilisation, comme nous l'avons vu au chapitre 24. En voici quelques autres à considérer pour renforcer la multitude de façons dont la classification peut être utilisée dans le monde réel.
- Prévoir le risque de crédit
-
Une société de financement peut examiner un certain nombre de variables avant de proposer un prêt à une entreprise ou à un particulier. Proposer ou non le prêt est un problème de classification binaire.
- Classification des actualités
-
Un algorithme peut être entraîné à prédire le sujet d'un article d'actualité (sport, politique, affaires, etc.).
- Classer les activités humaines
-
En collectant des données à partir de capteurs tels que l'accéléromètre d'un téléphone ou une montre intelligente, tu peux prédire l'activité de la personne. La sortie sera l'une d'un ensemble fini de classes (par exemple, marcher, dormir, se tenir debout ou courir).
Types de classification
Avant de poursuivre sur, passons en ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.