Nous explorons les fonctionnalités machine learning de la librairie "dask" dans cette vidéo. Nous mettons en place un schéma classique d'analyse prédictive avec une régression logistique, similaire à ce que l'on réaliserait avec "scikit-learn", sauf que nous tirons parti de ce qui fait l'intérêt de "dask" : calculs différés permettant de définir et tester les opérations sans être bloqué par la manipulation de la totalité des données ; lecture en blocs du fichier de données, permettant de traiter des très grandes bases, y compris lorsque celles-ci ne tiennent pas en mémoire centrale ; parallélisation des traitements, tirant parti efficacement des spécificités de l'environnement numérique de travail.
Mots-clés : python, dask, dataframe, dask-ml, régression logistique
Vidéo : dask-ml
Données et programme : Dask Logistic Regression
Références :
"Dask: a flexible library for parallel computing in Python".
"Python – Machine Learning avec scikit-learn", septembre 2015.
