Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans cette leçon, nous allons explorer la sélection de modèles et la validation croisée à l'aide de Scikitlearn, une bibliothèque puissante pour le machine learning en Python. Comprendre ces concepts est crucial pour améliorer la performance de vos modèles et éviter le surapprentissage (overfitting).
La sélection de modèles concerne le processus de choisir le modèle le plus performant parmi plusieurs candidats. Cela inclut non seulement le choix de l'algorithme, mais aussi l'optimisation des hyperparamètres. Voici quelques étapes clés dans la sélection de modèles :
Établir une base de comparaison : Commencez par créer des modèles de base et mesurez leurs performances à l'aide de métriques standard comme l'exactitude, la précision, le rappel et la F1score.
Réglage des hyperparamètres : Utilisez des techniques comme le Grid Search ou le Random Search pour trouver les meilleures combinaisons d'hyperparamètres. Ces techniques testent systématiquement différentes valeurs d'hyperparamètres pour identifier celles qui améliorent le plus la performance du modèle.
```python from sklearn.modelselection import GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
paramgrid = { 'nestimators': [50, 100, 200], 'maxdepth': [None, 10, 20, 30] } gridsearch = GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(), paramgrid=paramgrid, cv=5) gridsearch.fit(Xtrain, ytrain) bestmodel = gridsearch.bestestimator ``` Dans cet exemple, nous effectuons un Grid Search sur les hyperparamètres du RandomForestClassifier.
La validation croisée est une technique importante pour évaluer la performance d'un modèle. Elle permet de s'assurer que les résultats ne sont pas biaisés par un certain échantillon de données et qu'ils sont généralisables. La méthode la plus courante est la validation croisée en k plis (kfold crossvalidation).
Diviser les données : Les données sont divisées en k sousensembles (ou plis).
Entraînement et évaluation : Pour chaque pli, le modèle est entraîné sur k1 sousensembles et évalué sur le pli restant. Ce processus est répété k fois.
Agrégation des résultats : Les résultats de chacune des k itérations sont agrégés pour fournir une métrique de performance moyenne.
```python from sklearn.modelselection import crossvalscore from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(nestimators=100, maxdepth=10) scores = crossvalscore(model, X, y, cv=5) print("Scores:", scores) print("Moyenne des scores:", scores.mean()) ``` Dans cet exemple, nous utilisons crossvalscore pour exécuter une validation croisée en 5 plis sur un RandomForestClassifier.
La sélection de modèles et la validation croisée sont des étapes indispensables dans le pipeline de machine learning. Elles garantissent que vous choisissez le meilleur modèle possible et que ce modèle généralise bien sur des données non vues. L'utilisation de Scikitlearn simplifie grandement ces processus grâce à des outils et des fonctions intégrées.
Sélection de modèles, Validation croisée, Hyperparamètres, Grid Search, crossvalscore
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