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Du code concis, avec une explication claire.

python

scipy.stats: bootstrap CI

Intervalle de confiance par bootstrap pour la moyenne.

#scipy#bootstrap#ci
python

scipy.sparse: mmwrite/mmread

Sauver/charger des matrices creuses en MatrixMarket.

#scipy#sparse#io
python

scipy.stats: t-test, chi2, KS

Tests d'hypothèses classiques sur distributions.

#scipy#stats#hypothesis
python

scipy: Mann-Whitney U et KS 2-samples

Comparer des distributions sans hypothèse de normalité.

#scipy#mannwhitney#kstest
python

seaborn: heatmap corrélation

Carte de chaleur de la matrice de corrélation.

#seaborn#heatmap#corr
python

seaborn: jointplot, regplot, kde

Visualisations statistiques rapides (régressions, densités).

#seaborn#jointplot#regplot
python

seaborn: line, bar, heatmap

Graphiques statistiques rapides avec seaborn.

#seaborn#heatmap#bar
python

seaborn: pairplot (aperçu features)

Visualiser les relations paires entre colonnes numériques.

#seaborn#pairplot#eda
python

sklearn: CalibratedClassifierCV

Calibrer un classifieur (sigmoïde/isotonic).

#sklearn#calibration#cv
python

sklearn: AgglomerativeClustering

Clustering hiérarchique agglomératif.

#sklearn#clustering#hierarchical
python

sklearn: calibration curve

Évaluer la calibration des probabilités.

#sklearn#calibration#metrics
python

sklearn: class_weight pour classes déséquilibrées

Gérer l'imbalance via class_weight='balanced' ou poids custom.

#sklearn#imbalance#weights
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