Ensemble d'Entraînement
En apprentissage supervisé ou non supervisé, l'ensemble d'entraînement est généralement présenté sous forme de tableau.
Un exemple est le jeu de données diabetes, utilisé pour prédire si une personne est atteinte de diabète. Il contient les enregistrements de 768 femmes avec des paramètres tels que l'âge, l'indice de masse corporelle et la pression artérielle. Ces paramètres sont appelés caractéristiques.
Le jeu de données comprend également une colonne 'Outcome' indiquant si la personne est atteinte de diabète. Il s'agit de la variable cible.
Chaque ligne du tableau correspond à une instance (également appelée point de données ou échantillon), représentant les informations d'un individu.
Le tableau (ensemble d'entraînement) comporte une colonne cible, ce qui signifie qu'il est étiqueté.
La tâche consiste à entraîner le modèle ML sur cet ensemble d'entraînement, et une fois entraîné, il pourra prédire pour d'autres personnes (nouvelles instances) si elles sont atteintes de diabète en se basant uniquement sur les caractéristiques.
Cet ensemble d'entraînement est un exemple de jeu de données biaisé car il contient exclusivement des informations sur des femmes âgées d'au moins 21 ans. Par conséquent, le modèle peut produire des prédictions moins précises pour les hommes ou pour les femmes de moins de 21 ans, puisqu'il n'a pas été entraîné sur ces groupes.
Lors de la programmation, les colonnes de caractéristiques sont généralement attribuées à X et les colonnes cibles à y.
Et les caractéristiques des nouvelles instances sont attribuées à X_new.
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Un exemple est le jeu de données diabetes, utilisé pour prédire si une personne est atteinte de diabète. Il contient les enregistrements de 768 femmes avec des paramètres tels que l'âge, l'indice de masse corporelle et la pression artérielle. Ces paramètres sont appelés caractéristiques.
Le jeu de données comprend également une colonne 'Outcome' indiquant si la personne est atteinte de diabète. Il s'agit de la variable cible.
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Le tableau (ensemble d'entraînement) comporte une colonne cible, ce qui signifie qu'il est étiqueté.
La tâche consiste à entraîner le modèle ML sur cet ensemble d'entraînement, et une fois entraîné, il pourra prédire pour d'autres personnes (nouvelles instances) si elles sont atteintes de diabète en se basant uniquement sur les caractéristiques.
Cet ensemble d'entraînement est un exemple de jeu de données biaisé car il contient exclusivement des informations sur des femmes âgées d'au moins 21 ans. Par conséquent, le modèle peut produire des prédictions moins précises pour les hommes ou pour les femmes de moins de 21 ans, puisqu'il n'a pas été entraîné sur ces groupes.
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