Comment ameliorer la qualite des donnees?

Comment améliorer la qualité des données?

Conseils pour améliorer la qualité de vos données

1. Couplez vos systèmes à des sources externes.
2. Automatisez les processus et interfaces.
3. Intégrez des contrôles.
4. Améliorez votre business process management et simplifiez ainsi la saisie des données.
5. Travaillez avec des champs obligatoires.
6. Donnez des incentives.

Comment améliorer un modèle de machine learning?

1. Redéfinir le problème.
2. Fournir davantage d’échantillons de données.
3. Ajouter un contexte aux données.
4. Utiliser des données et des caractéristiques significatives.
5. Validation croisée.
6. Optimisation des hyperparamètres.
7. Choisir un algorithme différent.

Comment choisir un algorithme d’apprentissage?

Jetons un coup d’œil au problème de régression et à la meilleure façon de choisir un algorithme….Enfin, trouvez l’algorithme

1. Vérifiez si le modèle correspond à votre objectif commercial.
2. Combien de prétraitement le modèle nécessite.
3. Vérifiez la précision du modèle.
4. À quel point le modèle est-il explicable.

Comment Evaluer la performance d’un modèle?

Indicateurs de performance de modèles de classification

1. Exactitude : l’exactitude est le rapport (VP+VN)/(VP+VN+FP+FN).
2. Précision : la précision est le rapport VP/(VP + FP).
3. Précision équilibrée (cas binaire uniquement) : la précision équilibrée est un indicateur utilisé pour évaluer la qualité d’un classifieur binaire.

Comment évaluer un modèle de régression?

Pour évaluer un modèle de régression, on peut calculer la distance entre valeurs prédites et vraies valeurs….Cela nous donne :

1. la somme des carrés des résidus (RSS) ;
2. la moyenne de cette somme (MSE) ;
3. la racine carrée de cette moyenne (RMSE).

Comment améliorer un algorithme?

Ainsi, pour optimiser un algorithme, il faut commencer par supprimer les boucles superflues puis, dans un second temps, factoriser le code qui peut l’être. Dans l’exemple ci-dessous, le second algorithme réduit la complexité en temps car il fusionne les deux conditions en une seule.

Quel Classifieur choisir?

Pour chaque contexte spécifique, il existe un classifieur optimal selon le critère du taux d’erreur, mais aucun n’est optimal dans tous les cas. Le classifieur qui ressort de cet exercice avec les meilleurs scores est la forêt aléatoire (random forest) et ses variantes.

Quels sont les algorithmes d’apprentissage supervisé?

Afin de créer un apprentissage supervisé, on applique différents algorithmes, selon la méthode employée : la régression linéaire simple : y = c + b * x ; la régression logistique : h(x) = 1 / (1 + e^-x) ; l’arbre de décision avec différentes variables de sortie.