Introduction
Dans ce laboratoire, nous explorerons les fonctionnalités et l'utilisation des algorithmes multiclasse et multioutput dans scikit-learn. La classification multiclasse est une tâche de classification où les échantillons sont assignés à plus de deux classes. La classification multioutput, en revanche, prédit plusieurs propriétés pour chaque échantillon. Nous aborderons les sujets suivants :
- Classification multiclasse
- Classification multilabel
- Classification multiclasse-multioutput
- Régression multioutput
Conseils sur la machine virtuelle
Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.
Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.
Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.
Skills Graph
%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%%
flowchart RL
sklearn(("Sklearn")) -.-> sklearn/CoreModelsandAlgorithmsGroup(["Core Models and Algorithms"])
sklearn(("Sklearn")) -.-> sklearn/AdvancedDataAnalysisandDimensionalityReductionGroup(["Advanced Data Analysis and Dimensionality Reduction"])
sklearn(("Sklearn")) -.-> sklearn/UtilitiesandDatasetsGroup(["Utilities and Datasets"])
ml(("Machine Learning")) -.-> ml/FrameworkandSoftwareGroup(["Framework and Software"])
sklearn/CoreModelsandAlgorithmsGroup -.-> sklearn/linear_model("Linear Models")
sklearn/CoreModelsandAlgorithmsGroup -.-> sklearn/ensemble("Ensemble Methods")
sklearn/CoreModelsandAlgorithmsGroup -.-> sklearn/svm("Support Vector Machines")
sklearn/AdvancedDataAnalysisandDimensionalityReductionGroup -.-> sklearn/multiclass("Multiclass Classification")
sklearn/AdvancedDataAnalysisandDimensionalityReductionGroup -.-> sklearn/multioutput("Multioutput Regression and Classification")
sklearn/UtilitiesandDatasetsGroup -.-> sklearn/datasets("Datasets")
ml/FrameworkandSoftwareGroup -.-> ml/sklearn("scikit-learn")
subgraph Lab Skills
sklearn/linear_model -.-> lab-71109{{"Algorithmes multiclasse et multioutput"}}
sklearn/ensemble -.-> lab-71109{{"Algorithmes multiclasse et multioutput"}}
sklearn/svm -.-> lab-71109{{"Algorithmes multiclasse et multioutput"}}
sklearn/multiclass -.-> lab-71109{{"Algorithmes multiclasse et multioutput"}}
sklearn/multioutput -.-> lab-71109{{"Algorithmes multiclasse et multioutput"}}
sklearn/datasets -.-> lab-71109{{"Algorithmes multiclasse et multioutput"}}
ml/sklearn -.-> lab-71109{{"Algorithmes multiclasse et multioutput"}}
end