Chapitre 4 OUTILS PYTHON POUR LA DATA SCIENCE

Mineure Data SCIENCE Fr d ric PennerathOUTILS PYTHON POUR LA DATA SCIENCEC hapitre 4 Mineure Data SCIENCE Fr d ric PennerathL cosyst me PYTHON pour les data scientistsPlotly, .. nltk , CoreNLP, Gensim, textblob, SpaCy, ..FoliumGeoPandas, ..SeabornTensorFlow, ..VisualisationWebGIST raitement du signalBases de donn esBigDataMachine LearningTraitement du langage naturelMineure Data SCIENCE Fr d ric PennerathScikitlearnDonn es X : tableau 2D numpyde taille (n. exemples) x (n. variables) Y : tableau 1D numpyde taille ( )Induction du mod le Cr ation d un estimateur/mod le (hyper param tres pass s au constructeur) M thode fit(Xa,Ya)apprend les param tres du mod le partir de donn es d apprentissagePr diction M thode predict(X) pr dit un vecteur de sortie YpEvaluation M thode score(Xtest,Ytest)utilise la fonction associ e au classifieur Nombreuses fonctions de score/co t dans Nombreuses techniques d valuation (CV k-folds, etc) dans Data SCIENCE Fr d ric PennerathMod leimport numpyas npfromsklearnimport datasetsdata = ()X,Y = , # M lange le jeu de donn shuffleX,Y = shuffle(X,Y)# Cr e une for t de 10 RandomForestClassifierforest= RandomForestClassifier(n_estimators= 10)# D coupe en jeu d'apprentissage et jeu de testXa,Xt= X[ *len(X)], X[ *len(X):]Ya,Yt= Y[ *len(Y)], Y[ *len(Y):]# Apprend le mod (Xa,Ya)# Pr dit la sortieYp= (Xt)Mi

NLTK, CoreNLP, Gensim, textblob, SpaCy, … Folium GeoPandas, … Seaborn TensorFlow, … Visualisation Web GIS Traitement du signal Bases de données Big Data Machine Learning Traitement du langage naturel

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