Dans cette vidéo, je reprend un ancien tutoriel dans lequel j'évaluais le comportement des différents algorithmes d'apprentissage de classifieurs linéaires sur des données artificielles. L'idée est de montrer qu'à système de représentation égal, les modèles s'expriment sous la forme de combinaisons linéaires des variables initiales, nous pouvons obtenir des résultats différents, et par conséquent des performances différentes, parce que les approches se distinguent par le mode d'estimation des coefficients.
Plutôt que R (dans la précédente expérimentation), nous utilisons Python et la fameuse librairie "scikit-learn" dans cette vidéo. Nous comparons l'analyse discriminante, la régression logistique et les SVM (support vector machine) à noyau linéaire. Pour ce dernier cas, nous observons que le paramétrage adopté pèse également sur la teneur des résultats, au-delà du choix de l'algorithme.
Les représentations graphiques dans le plan des frontières de séparation des classes induites par les algorithmes permettent d'illustrer leur comportement sur notre jeu de données.
Mots-clés : python, scikit-learn, analyse discriminante, régression logistique, svm
Vidéo : Classifieurs linéaires
Données et programme : Artificial data
Références :
"Classifieurs linéaires", mai 2013.
