📊Analyse de données

Gérer la dérive conceptuelle dans les modèles

Maintenir la performance du modèle dans le temps

Construire un modèle de prévision

Prévision de données de séries temporelles

Analyser l'importance des variables

Comprendre l'importance des variables du modèle

Mettre en œuvre la validation croisée correctement

Éviter les fuites de données lors de l'évaluation

Évaluer un modèle de régression

Évaluer la performance d'un modèle de régression

Créer un ensemble de stacking

Construire des modèles d'ensemble

Optimiser les hyperparamètres avec Optuna

Optimiser les hyperparamètres d'un modèle

Comparer plusieurs classificateurs

Trouver le meilleur modèle pour une tâche de classification

Normalisation des caractéristiques pour apprentissage profond

Préparer les données pour l'apprentissage profond

Générer des caractéristiques d'interaction

Découvrir les interactions entre caractéristiques

Créer des caractéristiques textuelles avec le TAL

Extraire des caractéristiques de données textuelles

Appliquer la réduction de dimensionnalité

Réduire les données de haute dimensionnalité