Dans cette vidéo, je reprends l'idée de la sauvegarde de modèles prédictifs en vue du déploiement. Sauf que nous nous plaçons dans une situation autrement plus complexe dans la mesure où le "modèle" intègre non seulement le classifieur mais aussi une série d'étapes intermédiaires relatives à la préparation et la sélection des variables explicatives. Je m'appuie sur le concept de "Pipeline" de la librairie "scikit-learn" pour Python. Il cumule les avantages dans notre contexte : il permet de définir un enchaînement de traitements ; il se prête à l'optimisation des hyperparamètres sélectivement sur certaines étapes via des techniques de rééchantillonnage ; la structure peut être sauvegardée d'un bloc dans un fichier en vue du déploiement, nous déchargeant des tâches de coordination.
Mots-clés : python, scikit-learn, sklearn, pipeline, perceptron, validation croisée
Vidéo : Pipeline Scikit-Learn
Données et programme : Segmentation dataset
Références :
"Exportation des modèles prédictifs", novembre 2020.
"Pipeline sous Python – La méthode DISQUAL", juin 2018.
