Le 18 mars 2022 à 22:42:43 : T'as plusieurs méthodes que tu peux tester pour du supervisé : knn, reglog, naïve Bayes. T'as combien de classes ? Essaye plusieurs méthodes et regarde ce que ça donne aux niveaux de tes métriques
Les classes ce sont les caractéristiques de mes données ? Si oui, j'en ai 512 1218 données pour 1218 labels après
Le 18 mars 2022 à 22:42:43 : T'as plusieurs méthodes que tu peux tester pour du supervisé : knn, reglog, naïve Bayes. T'as combien de classes ? Essaye plusieurs méthodes et regarde ce que ça donne aux niveaux de tes métriques
Les classes ce sont les caractéristiques de mes données ? Si oui, j'en ai 512 1218 données pour 1218 labels après
Le 18 mars 2022 à 22:44:27 : Si tu fais du knn, t'as des méthodes dans les librairies sklearn pour tune ton hyperparametre k (en gros quel k choisir dans ton problème)
Merci du tuyau ! J'ai déjà utilisé sklearn pour mon T-SNE par ailleurs À mon avis doit y'avoir beaucoup de documentation sur le net par rapport au KNN, donc je pense que ça devrait pas être un souci ça
Le 18 mars 2022 à 22:42:43 : T'as plusieurs méthodes que tu peux tester pour du supervisé : knn, reglog, naïve Bayes. T'as combien de classes ? Essaye plusieurs méthodes et regarde ce que ça donne aux niveaux de tes métriques
Les classes ce sont les caractéristiques de mes données ? Si oui, j'en ai 512 1218 données pour 1218 labels après
Et tu peux voir avec ton T-SNE que certaines classes sont plus distantes que d’autres (ex : 0 et 1 sont proches etc ..) donc elles vont être plus dur à bien différencié pour ton modèle, ce que disais mon vdd c’est que tu dois parametrer le nombre de n_neighboors dans KNN En gros tu fais une boucle pour test le modèle avec N = 3 puis 5 puis 7 puis 9 …. Et tu vois quel N te donne le meilleur résultat pour le test_set
Le 18 mars 2022 à 22:49:41 : Et tu peux voir avec ton T-SNE que certaines classes sont plus distantes que d’autres (ex : 0 et 1 sont proches etc ..) donc elles vont être plus dur à bien différencié pour ton modèle, ce que disais mon vdd c’est que tu dois parametrer le nombre de n_neighboors dans KNN En gros tu fais une boucle pour test le modèle avec N = 3 puis 5 puis 7 puis 9 …. Et tu vois quel N te donne le meilleur résultat pour le test_set
D'acc je prends note de ce message, merci encore !