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Du code concis, avec une explication claire.

python

sklearn: confusion_matrix & classification_report

Évaluer une classification multi-classes.

#sklearn#metrics#confusionmatrix
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sklearn: cross_val_score KFold

Évaluer un modèle par validation croisée KFold/Stratified.

#sklearn#cv#kfold
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sklearn: transformateur personnalisé

Créer un transformer compatible Pipeline (fit/transform).

#sklearn#pipeline#custom
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sklearn: DBSCAN clustering + k-dist

DBSCAN et courbe des k-distances pour choisir eps.

#sklearn#dbscan#clustering
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sklearn: DBSCAN + k-distances

DBSCAN et courbe des k-distances pour choisir eps.

#sklearn#dbscan#neighbors
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sklearn: GaussianMixture (EM)

Clustering probabiliste avec modèles de mélange gaussien.

#sklearn#gmm#em
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sklearn: SelectKBest

Sélectionner k meilleures features selon un score univarié.

#sklearn#featureselection#kbest
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sklearn: HistGradientBoosting

Gradient boosting rapide par histogrammes.

#sklearn#boosting#hgb
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sklearn: GridSearch pipeline texte

Optimiser TF-IDF + classifieur via Pipeline + GridSearch.

#sklearn#pipeline#gridsearch
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sklearn: GridSearchCV & RandomizedSearchCV

Optimiser les hyperparamètres par grille ou échantillonnage.

#sklearn#tuning#gridsearch
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sklearn: HashingVectorizer

Vectorisation stateless par hashing (peu coûteuse mémoire).

#sklearn#nlp#hashing
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sklearn: joblib dump/load

Sauvegarder et recharger un modèle entraîné.

#sklearn#joblib#persist
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