Honnêtement, mon intérêt pour Python doit beaucoup à la découverte des packages de statistique et de data mining qui l’accompagnent. « scikit-learn » en fait partie. Il se revendique comme une librairie de « machine learning ».
Machine learning (apprentissage automatique en français, c’est moins sexy d’un coup) est un champ d’étude de l’intelligence artificielle, qui est une branche de l’informatique. Quand on s’intéresse de plus près aux démarches et aux techniques, on se rend vite compte que nous sommes très proches de ce qu’on appelle par ailleurs modélisation statistique, analyse exploratoire des données, ou encore techniques de data mining. Je le dis souvent à mes étudiants, plutôt que de s’intéresser aux origines ou aux communautés, il est plus profitable de s’intéresser aux finalités. Et scikit-learn propose une panoplie d’outils assez large, couvrant en grande partie l’activité typique du data analyst : l’apprentissage supervisé avec le classement et la régression, l’apprentissage non supervisé (clustering), la réduction de dimension (comprenant les méthodes factorielles), la sélection de modèles, et le preprocessing des données (transformation de variables).
Ce support détaille quelques fonctionnalités de scikit-learn à travers le prisme de l’analyse prédictive. Plusieurs thèmes sont abordés : la construction des modèles, leur évaluation sur un échantillon test, l’utilisation de la validation croisée lors du traitement des petits échantillons, la recherche des paramètres optimaux des algorithmes d’apprentissage, la sélection de variables. Nous nous appuyons sur le fameux fichier PIMA que j’utilise beaucoup dans mes enseignements en raison de ses vertus pédagogiques.
Mots clés : langage python, numpy, scikit-learn, machine learning, data mining, modélisation statistique, validation croisée, matrice de confusion, taux d'erreur, taux de succès, sensibilité, rappel, précision, courbe de gain, courbe lift cumulée
Lien : Machine learning avec scikit-learn
Fichiers : Exemples illustratifs
Références :
Vidéo : Régression Logistique avec Python / Scikit-Learn, juillet 2021
Site officiel : scikit-learn - Machine Learning in Python
