AutoML avec Scikit-Learn (auto-sklearn -- Python)

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Ajoutées 3 années by admin

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La librairie "auto-sklearn" basée sur la démarche AutoML. Sélection des meilleures algorithmes de machine learning, identification automatique des valeurs optimales des hyperparamètres. Utilisation du mécanisme des "pipeline" de scikit-learn pour l'intégration des techniques de préparation des données dans le processus AutoML. Expérimentation sur les données "spam" sous Python. Comparaison des versions Auto-sklearn 1.0 et 2.0 sur ce jeu de données avec un crédit de calcul de 30 secondes (svm, random forest, sgd). Données et notebook Python : http://tutoriels-data-mining.blogspot.com/2021/04/video-python-automl-de-scikit-learn.html

00:00 AutoML avec scikit-learn
06:10 Installation via une machine virtuelle
08:07 Description des données (spam.xlsx)
10:15 Importation et inspection des données
11:23 Subdivision en échantillons d'apprentissage et de test
12:40 Auto-sklearn 1.0 - Paramétrage, principes
19:15 Résumé du processus
20:17 Analyse détaillée des résultats
22:53 Prédiction en test
23:12 Accuracy (taux de reconnaissance)
24:30 AUC de la courbe ROC
26:25 Auto-sklearn 2.0