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Du code concis, avec une explication claire.

python

sklearn: RandomForest basique

Forêt aléatoire pour classification ou régression.

#sklearn#randomforest#tree
python

sklearn RobustScaler et QuantileTransformer

normaliser robuste aux outliers ou transformer vers distribution cible

#sklearn#scaling#preprocessing
python

sklearn: SimpleImputer

Imputer des valeurs manquantes proprement.

#sklearn#imputer#missing
python

sklearn SpectralClustering: graph clustering

clustering spectral basé graphe de similarité

#sklearn#clustering#spectral
python

sklearn StackingClassifier/Regressor

empiler plusieurs modèles avec Stacking pour de meilleures performances

#sklearn#ensemble#stacking
python

sklearn: SVC avec probabilités

SVM kernel RBF avec sorties probabilistes.

#sklearn#svc#svm
python

sklearn TruncatedSVD: réduction dimensionnelle sparse

réduire la dimension de matrices creuses (TF-IDF) avec TruncatedSVD

#sklearn#svd#sparse
python

sklearn: TimeSeriesSplit

Validation croisée pour séries temporelles.

#sklearn#timeseries#cv
python

sklearn TransformedTargetRegressor

transformer la variable cible (log, box-cox) dans un pipeline propre

#sklearn#pipeline#regression
python

sklearn: train_test_split (stratify)

Séparer entraînement/test avec stratification.

#sklearn#split#stratify
python

sklearn VotingClassifier

agréger plusieurs modèles par vote dur ou mou

#sklearn#ensemble#voting
python

spaCy: tokenisation, lemmas et POS

extraire tokens, lemmes et étiquettes morpho-syntaxiques avec spaCy

#spacy#nlp#pos
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