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Scikit-Learn

Tutoriels pratiques, références et correctifs pour ce thème.

Articles4

Mis à jour: 2026-02-16

Sklearn Random Forest : Guide complet de classification et régression en Python

Maîtrisez sklearn Random Forest avec des exemples Python pratiques. Couvre RandomForestClassifier, RandomForestRegressor, l'optimisation des hyperparamètres, l'importance des features et les pipelines.

Mis à jour: 2026-02-12

Matrice de confusion dans Sklearn : comment évaluer des modèles de classification

Apprenez à créer et interpréter des matrices de confusion avec sklearn. Couvre la précision, le rappel, le score F1, les matrices multi-classes, la visualisation avec des heatmaps et les rapports de classification.

Mis à jour: 2026-02-12

Régression linéaire Sklearn : guide complet avec des exemples Python

Apprenez sklearn LinearRegression des bases à l’avancé. Couvre la régression simple et multiple, l’évaluation du modèle (R², MSE), la régularisation, la mise à l’échelle des variables, et des jeux de données du monde réel.

Mis à jour: 2026-02-10

Sklearn train_test_split : Diviser les données pour le Machine Learning en Python

Apprenez à utiliser sklearn train_test_split pour diviser vos jeux de données en ensembles d'entraînement et de test. Maîtrisez la stratification, random_state et les splits de validation avec des exemples pratiques.