Introduction à la Fouille de Données avec Python

Matplotlib offre une grande flexibilité pour personnaliser les graphiques, une compatibilité avec les environnements de développement populaires et une large gamme de types de graphiques.

Utilisez les arguments 'color', 'marker' et 'linestyle' dans la fonction plt.plot().

Un graphique en courbes affiche la relation entre deux variables, tandis qu'un histogramme représente la distribution de fréquence d'une seule variable.

<p>Alors que Matplotlib offre des outils de base pour la visualisation, Seaborn est conçu pour simplifier la création de visualisations statistiques attrayantes avec des fonctions de haut niveau.</p> Signup and view all the answers

<p>Seaborn offre des fonctions prédéfinies pour créer des graphiques complexes en quelques lignes de code et s'intègre parfaitement avec Pandas.</p> Signup and view all the answers

<p>Si vous devez créer des visualisations statistiques sophistiquées, telles que des diagrammes de dispersion avec des relations de corrélation, des cartes de chaleur ou des graphiques d'association, Seaborn serait plus approprié.</p> Signup and view all the answers

<p>Seaborn est conçu pour générer des graphiques esthétiquement agréables et informatifs avec moins de code, simplifiant ainsi la création de visualisations statistiques.</p> Signup and view all the answers

<p>Vous pouvez utiliser la fonction <code>sns.scatterplot()</code> pour créer un nuage de points qui montre la relation entre deux variables dans un DataFrame Pandas.</p> Signup and view all the answers

<p>Utilisez l'indexation : <code>array_2d[1, 2]</code>.</p> Signup and view all the answers

<p>Utilisez l'opérateur de multiplication : <code>multiplied_array = array_2d * 2</code>.</p> Signup and view all the answers

<p>Utilisez la fonction <code>np.sum(array_2d)</code>.</p> Signup and view all the answers

<p>Utilisez la méthode <code>reshape()</code>: <code>reshaped_array = array_2d.reshape(1, 9)</code>.</p> Signup and view all the answers

<p>La fonction <code>np.transpose()</code> inverse les lignes et les colonnes d'un tableau 2D.</p> Signup and view all the answers

<p>Utilisez la fonction <code>pd.DataFrame(data)</code>.</p> Signup and view all the answers

<p>Utilisez les crochets : <code>noms = df['Nom']</code>.</p> Signup and view all the answers

<p>Utilisez une condition booléenne entre crochets : <code>filtrage_age = df[df['Âge'] &gt; 25]</code>.</p> Signup and view all the answers

<p>La méthode 'ward' est une méthode de liaison qui minimise la variance entre les clusters. Elle vise à maintenir les clusters aussi compacts que possible en minimisant la somme des carrés des distances entre les points et le centroïde de leur cluster respectif.</p> Signup and view all the answers

<p>'orientation' contrôle l'orientation du dendrogramme (horizontal ou vertical). 'distance_sort' trie les feuilles du dendrogramme par ordre décroissant des distances. 'show_leaf_counts' affiche le nombre d'observations dans chaque feuille.</p> Signup and view all the answers

<p>Le paramètre <code>criterion='maxclust'</code> indique que le dendrogramme doit être coupé de manière à créer un nombre spécifique de clusters, dans ce cas 3, en fonction du nombre maximal de clusters.</p> Signup and view all the answers

<p>La fonction <code>value_counts</code> compte le nombre d'observations appartenant à chaque cluster, fournissant une indication de la taille relative de chaque cluster.</p> Signup and view all the answers

<p>La visualisation des clusters sur les composantes principales (ACP) permet de réduire la dimensionnalité des données et de visualiser les clusters dans un espace à faible dimension, ce qui facilite la compréhension de la structure des clusters.</p> Signup and view all the answers

<p>La méthode K-means divise les données en un nombre prédéfini de clusters en minimisant la variance intra-cluster, tandis que le clustering hiérarchique crée une hiérarchie de clusters en fusionnant ou en divisant les clusters.</p> Signup and view all the answers

<p>La simplicité d'implémentation et la vitesse d'exécution.</p> Signup and view all the answers

<p>Le diagnostic médical.</p> Signup and view all the answers

<p>La régression logistique prédit la probabilité d'appartenance à une classe en utilisant une fonction linéaire.</p> Signup and view all the answers

<p>Attribuer une étiquette ou une classe à des observations sur la base de leurs caractéristiques.</p> Signup and view all the answers

<p>Une méthode de classification supervisée utilise des données étiquetées pour apprendre à prédire une étiquette pour de nouvelles données, tandis qu'une méthode de cluster non supervisée ne nécessite pas d'étiquettes et regroupe les données en fonction de leurs similarités.</p> Signup and view all the answers

<p>La méthode K-means est utilisée pour segmenter les clients en groupes, identifier les anomalies dans les données financières ou regrouper les documents en fonction de leur contenu.</p> Signup and view all the answers

<p>Algorithme d'apprentissage supervisé.</p> Signup and view all the answers

<p>[0, 18, 35, 65, 100]</p> Signup and view all the answers

<p>Elle permet de créer des catégories d'âge basées sur les intervalles définis.</p> Signup and view all the answers

<p>Une jointure sur une colonne commune.</p> Signup and view all the answers

<p>La méthode <code>groupby</code> suivie de <code>mean()</code>.</p> Signup and view all the answers

<p>Un DataFrame contenant 'ID', 'Nom' et 'Score' pour les ID partagés.</p> Signup and view all the answers

<p>Elle combine des ensembles de données verticalement ou horizontalement.</p> Signup and view all the answers

<p>Pour résumer les données et extraire des informations clés.</p> Signup and view all the answers

<p>La bibliothèque Pandas.</p> Signup and view all the answers

<p>L'erreur quadratique moyenne (MSE) mesure la moyenne des erreurs au carré entre les valeurs prédites et les valeurs réelles. Le coefficient de détermination (R²) indique la proportion de la variance de la variable dépendante expliquée par le modèle de régression.</p> Signup and view all the answers

<p>Un pipeline efficace permet de automatiser les étapes de prétraitement des données, d'apprentissage du modèle et d'évaluation, facilitant ainsi la recherche, la validation et le déploiement de modèles de machine learning de manière plus efficace et reproductible.</p> Signup and view all the answers

<p>La validation croisée permet d'estimer de manière plus réaliste les performances du modèle sur des données non vues en divisant les données en plusieurs sous-ensembles et en apprenant le modèle sur un sous-ensemble et en l'évaluant sur un autre, et ainsi de suite.</p> Signup and view all the answers

<p>La machine learning est appliquée dans divers domaines tels que la finance (détection de fraude), la santé (diagnostic des maladies) et le marketing (segmentation de la clientèle).</p> Signup and view all the answers

<p>Le surapprentissage se produit lorsqu'un modèle d'apprentissage automatique s'adapte trop bien aux données d'entraînement et ne généralise pas bien aux nouvelles données. Le modèle apprend le bruit et les anomalies dans les données d'entraînement au lieu de capturer les tendances générales.</p> Signup and view all the answers

<p>NumPy fournit des structures de donnée optimisées pour les tableaux multidimensionnels, permettant des calculs numériques efficaces. Pandas permet la manipulation et l'analyse de données tabulaires avec des opérations de filtrage, de tri, de regroupement et de jointure.</p> Signup and view all the answers

<p>La variable <code>y_pred_reg</code> représente les valeurs prédites par le modèle de régression pour l'ensemble de test.</p> Signup and view all the answers

<p>Le code utilise les métriques <code>mean_squared_error</code> et <code>r2_score</code> pour calculer l'erreur quadratique moyenne (MSE) et le coefficient de détermination (R²) du modèle de régression, respectivement.</p> Signup and view all the answers