Apprentissage supervisé en R : Classification

Comme l'algorithme kNN "apprend littéralement par l'exemple", il s'agit d'un exemple concret pour commencer à comprendre l'apprentissage automatique supervisé. Ce chapitre présente la classification tout en travaillant sur l'application de kNN à la reconnaissance des panneaux de signalisation des véhicules autonomes.

Naive Bayes utilise des principes issus du domaine des statistiques pour faire des prédictions. Ce chapitre présente les bases des méthodes bayésiennes tout en explorant la manière d'appliquer ces techniques aux suggestions de destinations de type iPhone.

La régression logistique consiste à ajuster une courbe à des données numériques pour faire des prédictions sur des événements binaires. Il s'agit sans doute de l'une des méthodes d'apprentissage automatique les plus utilisées. Ce chapitre présente une vue d'ensemble de la technique tout en illustrant la manière de l'appliquer aux données relatives aux collectes de fonds.

Les arbres de classification utilisent des structures de type organigramme pour prendre des décisions. Parce que les humains peuvent facilement comprendre ces structures arborescentes, les arbres de classification sont utiles lorsque la transparence est nécessaire, comme dans le cas de l'approbation d'un prêt. Nous utiliserons l'ensemble de données de Lending Club pour simuler ce scénario.