Dans cette vidéo, je présente Google Colab (Google Colaboratory). Il s'agit d'un outil que met à notre disposition Google pour développer des applications de machine learning (ipynb). Google Colab permet d'écrire et exécuter du code Python dans un navigateur, à la manière de Jupyter Notebook, sauf que nous travaillons directement dans le cloud. Il présente plusieurs avantages : il nous affranchit d'une installation locale ; les librairies de machine learning le plus populaires sont déjà installées et constamment mises à jour ; nous avons la possibilité d'installer facilement les packages spécifiques (!pip install …) ; nous bénéficions de la puissance de calcul de Google, avec des accès aux GPU et TPU, les gains en temps de traitement sont parfois faramineux par rapport au fonctionnement sur des machines locales aussi puissantes soient-elles ; nous disposons d'un espace de stockage pour nos données et nos projets ; nous avons la garantie de toujours disposer du même environnement de travail quelle que soit la machine que nous utilisons pour nous connecter ; enfin, une adresse Gmail suffit pour disposer de l'outil.
Je profite de cette présentation pour décrire la construction de la courbe ROC (receiving operating characteristics) dans un problème de classement binaire. J'explique pourquoi ce dispositif d'évaluation des classifieurs est plus générique que la matrice de confusion et ses indicateurs associés. Je parle aussi du critère AUC (area under curve) qui lui est associé. Nous utilisons les données "mushroom", où l'objectif est de déterminer la comestibilité des champignons à partir de leurs caractéristiques, pour illustrer notre propos.
Mots-clés : google colab, courbe roc, roc curve, auc, aire sous la courbe, régression logistique, scikit-learn
Vidéo : Google Colab
Données et programme : Mushroom
Références :
"Courbe ROC", Support de cours.
"Evaluation des classifieurs – Quelques courbes", octobre 2009.
"TD de Régression Logistique – TD 4.b", mars 2020.
"Courbe ROC pur la comparaison de classifieurs", mars 2008.
