Introduction
Le but de ce laboratoire est de montrer comment utiliser la classe LearningCurveDisplay
de scikit-learn pour tracer des courbes d'apprentissage. Les courbes d'apprentissage montrent l'effet de l'ajout de plus nombreux échantillons au cours du processus d'entraînement. Nous allons analyser la courbe d'apprentissage d'un classifieur Naïf Bayes et d'un classifieur SVM avec noyau RBF en utilisant l'ensemble de données digits. De plus, nous examinerons la capacité à s'échelle de ces modèles prédictifs en considérant leur coût de calcul et non seulement leur précision statistique.
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 des commentaires après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.