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Arbre de décision

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Analyse d'arbre de décision LINK
Arbre de décision et forêt aléatoire LINK
How to Handle Imbalanced Classes in Machine Learning(Pré-traitement des données) LINK

scikit-learn

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Paramètres de RandomForestClassifier LINK
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.predict_proba(Montrer la probabilité d'être classé en classe) LINK
feature_importances_(Évaluer l'importance des caractéristiques dans une forêt aléatoire) LINK

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mnist.load_data()MNIST (Base de données de numéros manuscrits) LINK
to_categorical(Exemple:0->[0,0,0],1->[0,1,0],2->[0,0,1]Conversion en) LINK
Modèle séquentiel LINK

le terme

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Vérification croisée(cross validation) LINK
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Matrice mixte

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scikit-Générez une matrice de confusion avec apprendre et calculer le taux de précision, le taux de rappel, la valeur F1, etc. LINK

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