Cet article explique les forêts aléatoires (Random Forest) en commentant le cours INTRODUCTION TO RANDOM FORESTS de Jeremy Howard (probablement le meilleur formateur au Machine Learning et au Deep Learning). Le principe de la formation retenue par Jeremy est toujours de partir du code, de l’expliquer, d’arriver ensuite à la théorie. On apprend en codant. Ceci suppose de […]
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Plutôt que d’utiliser un seul prédicteur, pourquoi ne pas en utiliser plusieurs pour prendre la décision. L’exemple est celui proposé par Aurelien Geron dans Hands on Machine Learning with Scikit-learn and Tensorflow Lecture des données [code] from sklearn.model_selection import train_test_split # Make two interleaving half circles # A simple toy dataset to visualize clustering and […]