Cours
Apprentissage supervisé avec scikit-learn
IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 12/2025
PythonMachine Learning4 h15 vidéos49 Exercices4,050 XP280K+Certificat de formation
Créez votre compte gratuitement
Continuer avec GoogleAfficher plus d’optionsou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.
Apprécié par des utilisateurs provenant de milliers d'entreprises
Former une équipe ?
Essayez pour les entreprisesDescription du cours
Prérequis
Introduction to Statistics in Python1
Classification
Dans ce chapitre, vous découvrirez les problèmes de classification et apprendrez à les résoudre à l’aide de techniques d’apprentissage supervisé. Vous apprendrez à diviser les données en ensembles d’apprentissage et de test, à adapter un modèle, à faire des prédictions et à évaluer la précision. Vous découvrirez la relation entre la complexité du modèle et la performance, en appliquant ce que vous avez appris à un ensemble de données sur le taux de perte de clients, où vous classerez l’état de désabonnement des clients d’une entreprise de télécommunications.
2
Régression
Dans ce chapitre, vous découvrirez la régression et vous construirez des modèles pour prédire les valeurs des ventes à l’aide d’un ensemble de données sur les dépenses publicitaires. Vous apprendrez les mécanismes de la régression linéaire et les métriques de performance courantes telles que le R-carré et la racine de l’erreur quadratique moyenne. Vous effectuerez une validation croisée à k blocs et appliquerez une régularisation aux modèles de régression afin de réduire le risque de surajustement.
3
Affinez votre modèle
Après avoir entraîné des modèles, vous allez maintenant apprendre à les évaluer. Dans ce chapitre, vous découvrirez plusieurs métriques ainsi qu’une technique de visualisation permettant d’analyser les performances des modèles de classification utilisant scikit-learn. Vous apprendrez également à optimiser les modèles de classification et de régression grâce à l’ajustement des hyperparamètres.
4
Prétraitement et pipelines
Apprenez à imputer les valeurs manquantes, à convertir les données catégorielles en valeurs numériques, à mettre à l’échelle les données, à évaluer simultanément plusieurs modèles d’apprentissage supervisé et à créer des pipelines pour rationaliser votre flux de travail.
Apprentissage supervisé avec scikit-learn
Cours terminé
Obtenez un certificat de réussite
Ajoutez cette certification à votre profil LinkedIn, à votre CV ou à votre portfolioPartagez-la sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performanceS'inscrire maintenant
Rejoignez plus de 19 millions d'utilisateurs et commencez Apprentissage supervisé avec scikit-learn dès aujourd'hui !
Créez votre compte gratuitement
Continuer avec GoogleAfficher plus d’optionsou
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données seront hébergées aux États-Unis.
Apprenez où que vous soyez avec l'application DataCamp
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.