Il est question de la librairie "Yellowbrick" dans cette vidéo. Elle propose des outils pour visualiser graphiquement les process ou les résultats des algorithmes de machine learning. Elle est adossée à "scikit-learn", incontournable dans la pratique de la data science sous Python. Nous explorons tour à tour les fonctionnalités graphiques de Yellowbrick dans le cadre de l'analyse prédictive : l'étude de la redondance et de la pertinence des variables prédictives, leur importance dans la modélisation, la sélection de variables par l'élimination récursive (RFE, recursive feature elimination), les représentations des performances des modèles (matrice de confusion, rapport de performance, courbe ROC), la modulation du seuil d'affectation, le choix des valeurs des paramètres des algorithmes de machine learning, l'identification de la taille nécessaire des données (en nombre d'observations) pour modéliser les "pattern" qu'elles recèlent.
Mots-clés : python, yellowbrick, scikit-learn
Vidéo : Yellowbrick
Données et Notebook Python : Spam Yellowbrick
Références :
Yellowbrick : Machine Learning Visualization
"Python – Machine Learning avec scikit-learn", septembre 2015.
