Scikit learn pipelines en francais
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- เผยแพร่เมื่อ 6 ก.ค. 2024
- Scikit learn pipelines en francais ( nettoyage de données ), creer vos propres pipelines avec scikit learn[ DATA PRE-PROCESSING ], le PRE-TRAITEMENT DES DONNEES ou DATA PRE-PROCESSING POUR TRANSFORMER SIMULTANEMENT TOUT TYPE DE VARIABLES, QUELQU'EN SOIT SA NATURE OU ENCORE COMMENT CONSTRUIRE SES PROPRES CHAINES DE TRANSFORMATIONS POUR AUTOMATISER TOUTES LES ETAPES DU PROCESSUS D'APPRENTISSAGE, C'EST A DIRE TRAITER DES DATASETS COMPOSES A LA FOIS DES VARIABLES NUMERIQUES OU QUANTITATIVES ET DES VARIABLES QUALITATIVES OU CATEGORIELLES EN ENCAPSULANT TOUT DANS UN OBJET PIPELINE.
#datapreparation #openclass4all #datacleaning
REJOINDRE LA COMMUNAUTÉ: / @openclass4all
MON PROFIL LINKEDIN: / ousman-hamit-hassani
PLAYLISTS(FORMATIONS) A REGARDER ET COMMENTER ABSOLUMENT:
1. ANALYSEEXPLORATION DE DONNEES
• Visualisation de donnees
2. DATA PRE-PROCESSING:
• TRAITER LES VALEURS AB...
3. MODELE DE MACHINE LEARNING:
• REGRESSION LINEAIRE - ...
4. VIDEOS TUTORIELLE(PRISE EN MAIN DE JUPYTER NOTE BOOK):
• Maitriser les raccourc...
![ภาพนี้ก็ฮาเหมือนกันนะเนี้ย #2 SS8 [ พากย์นรก MEME.EXE ] | easy boy](http://i.ytimg.com/vi/RMhUgxxD49Q/mqdefault.jpg)
*REJOINDRE LA COMMUNAUTE OPENCLASS4ALL **th-cam.com/channels/E-61.html* 3S-bsuLukwHDhnRxIA/?sub_confirmation=1
Merci, extrêmement intéressant.
Ravi qu'elle vous ai utile.
N'hesitez pas à poser vos questios si vous en avez concernant les PIPELINES ou les autres videos de la chaine.
Congratulaions, well done, keep moving forward 👌👌.
Merci pour votre commentaire @Khadim
Grand merci pour l'effort qualite et richesse Bonne continuation Merçi .
Merci d'avoir apprécié 👌
Merci pour toutes ces videos de qualite.
Merci à vous
Bonne continuation
Merci de l'avoir suivi.
merci bcp vous méritez 1M de j'aime
Merci a vous de l'avoir suivi
Si ca vous intersse j'ai plusieurs videos à cette URL www.youtube.com/@openclass4all/playlists
Très riche en contenu; merci
Merci @Olyne pour votre commentaire
Si vous etes interesses, j'ai une playlist complete, consacree au DATA PREPROCESSING a cette URL 👉 th-cam.com/video/SJNw_kxcnpE/w-d-xo.html
Merci big man. Contenu très riche et très intéressant
Merci à vous pour vos commentaires, ca me soutient enormement
Si vous etes interesses, j'ai une playlist complete consacree au DATA PREPROCESSING a cette URL 👉 th-cam.com/video/SJNw_kxcnpE/w-d-xo.html
merci pour cette video de qualité mon frère
Merci à vous de l'avoir suivi
Si ça vous intéresse, j'ai deux formations gratuites(une en DATA VIZ et une deuxième en DATA PREPROCESSING) ici 👉 www.youtube.com/@openclass4all/playlists
Nice video
Thank you for appreciation
Good job Ousmane!
Merci Cheikh de votre appreciation
Merci beaucoup @openclass4all. C'est parfait pour le deploiement du modele en production.
Merci a vous de l'avoir suivi
Si ca vous interesse, j'ai deux formations gratuites(une en DATA VIZ et une deuxieme en DATA PREPROCESSING) ici 👉 www.youtube.com/@openclass4all/playlists
Très intéressante cette vidéo.
Merci de votre appreciation 👍
D'autres vidéos dans le mème ordre d’idée sont également disponible a cette URL : th-cam.com/video/nJ0olHCZgZI/w-d-xo.html
Si vous trouvez que c'est intéressant, merci de les partager aussi avec vos amis qui seraient intéressés, ça aide énormément la chaîne à s’agrandir.
Good job bro
Merci beaucoup @Aziz pour votre commentaire
Merci pour cette video hyper riche en contenue
Merci beaucoup 👍
pratique claire et bien expliqué Merci encore
Merci bien, avec plaisir
Si vous êtes intéressés, j'ai une formation en DATA PRE-PROCESSING ICI 👉 th-cam.com/video/SJNw_kxcnpE/w-d-xo.html
Est-ce que vous faites des tutos / formations sur le logiciel R ?
Pas encore.
Voulez des tutos sur R en francais ?
Comment vous avez importé la LogisticRegressor
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
Si vous n'avez pas encore installé sciait-kitlearn voici la commande qui te permet de l'installer 👉 pip install -U scikit-learn
Très bonne vidéo avez vous une address mail afin de prendre contacte avec vous.Merci encore.
Merci beaucoup
openclass4all@