Le package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir install\u00e9 le package Ensuite, chargez le package :<\/p>\n Nous allons utiliser le c\u00e9l\u00e8bre jeu de donn\u00e9es Iris pour illustrer comment ajuster un mod\u00e8le de classification avec Nous allons d’abord pr\u00e9parer les donn\u00e9es. Nous allons convertir la variable cible (esp\u00e8ce) en un format binaire pour la classification.<\/p>\n Nous allons maintenant ajuster un mod\u00e8le de r\u00e9gression logistique avec r\u00e9gularisation Lasso (L1) en utilisant Une fois le mod\u00e8le ajust\u00e9, nous pouvons faire des pr\u00e9dictions sur de nouvelles donn\u00e9es. Pour cela, nous allons utiliser la fonction Pour \u00e9valuer la performance de notre mod\u00e8le, nous pouvons calculer la pr\u00e9cision.<\/p>\n Dans cet article, nous avons vu comment ajuster un mod\u00e8le de classification avec le package Ajuster des mod\u00e8les de classification avec glmnet Le package glmnet en R est un outil puissant pour ajuster des mod\u00e8les de r\u00e9gression et de classification, en particulier lorsque nous avons des donn\u00e9es avec un grand nombre de variables pr\u00e9dictives. Ce package utilise la r\u00e9gularisation Lasso et Ridge, ce qui permet de g\u00e9rer la multicolin\u00e9arit\u00e9 et de s\u00e9lectionner des variables pertinentes. Installation et chargement du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir install\u00e9 le package glmnet. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante : install.packages(\u00ab\u00a0glmnet\u00a0\u00bb) Ensuite, chargez le package : library(glmnet) Exemple concret : Classification avec le jeu de donn\u00e9es Iris Nous allons utiliser le c\u00e9l\u00e8bre jeuRead More →<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","rop_custom_images_group":[],"rop_custom_messages_group":[],"rop_publish_now":"initial","rop_publish_now_accounts":{"twitter_399453572_399453572":""},"rop_publish_now_history":[],"rop_publish_now_status":"pending","jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[61],"tags":[63,62],"class_list":{"0":"entry","1":"post","2":"publish","3":"author-vincent","4":"post-5196","6":"format-standard","7":"category-classification","8":"post_tag-classification","9":"post_tag-glmnet"},"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p9O7Sx-1lO","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5196","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5196"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5196\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5196"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5196"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5196"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}glmnet<\/code> en R est un outil puissant pour ajuster des mod\u00e8les de r\u00e9gression et de classification, en particulier lorsque nous avons des donn\u00e9es avec un grand nombre de variables pr\u00e9dictives. Ce package utilise la r\u00e9gularisation Lasso et Ridge, ce qui permet de g\u00e9rer la multicolin\u00e9arit\u00e9 et de s\u00e9lectionner des variables pertinentes.<\/p>\nInstallation et chargement du package<\/h2>\n
glmnet<\/code>. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante :<\/p>\ninstall.packages(\"glmnet\")<\/code><\/pre>\nlibrary(glmnet)<\/code><\/pre>\nExemple concret : Classification avec le jeu de donn\u00e9es Iris<\/h2>\n
glmnet<\/code>. Ce jeu de donn\u00e9es contient des mesures de fleurs d’iris et leur esp\u00e8ce.<\/p>\nPr\u00e9paration des donn\u00e9es<\/h3>\n
# Charger les donn\u00e9es\ndata(iris)\n\n# Convertir l'esp\u00e8ce en variable binaire (versicolor vs. non-versicolor)\niris$Species <- ifelse(iris$Species == \"versicolor\", 1, 0)\n\n# S\u00e9parer les variables pr\u00e9dictives et la variable cible\nX <- as.matrix(iris[, 1:4]) # Variables pr\u00e9dictives\ny <- iris$Species # Variable cible<\/code><\/pre>\nAjustement du mod\u00e8le<\/h3>\n
glmnet<\/code>.<\/p>\n# Ajuster le mod\u00e8le avec r\u00e9gularisation Lasso\nset.seed(123) # Pour la reproductibilit\u00e9\nmodel <- glmnet(X, y, family = \"binomial\", alpha = 1)\n\n# Afficher les coefficients du mod\u00e8le\nprint(coef(model))<\/code><\/pre>\nPr\u00e9dictions<\/h3>\n
predict<\/code>.<\/p>\n# Pr\u00e9dictions sur les donn\u00e9es d'origine\npredictions <- predict(model, newx = X, type = \"response\")\n\n# Convertir les probabilit\u00e9s en classes\npredicted_classes <- ifelse(predictions > 0.5, 1, 0)\n\n# Afficher les premi\u00e8res pr\u00e9dictions\nhead(predicted_classes)<\/code><\/pre>\n\u00c9valuation du mod\u00e8le<\/h3>\n
# Calculer la pr\u00e9cision\naccuracy <- mean(predicted_classes == y)\nprint(paste(\"Pr\u00e9cision du mod\u00e8le :\", round(accuracy * 100, 2), \"%\"))<\/code><\/pre>\nConclusion<\/h2>\n
glmnet<\/code> en R. Nous avons utilis\u00e9 le jeu de donn\u00e9es Iris pour illustrer le processus, de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es \u00e0 l’\u00e9valuation du mod\u00e8le. Gr\u00e2ce \u00e0 la r\u00e9gularisation, glmnet<\/code> nous aide \u00e0 g\u00e9rer les complexit\u00e9s des donn\u00e9es tout en fournissant un mod\u00e8le robuste pour la classification. N’h\u00e9sitez pas \u00e0 explorer d’autres jeux de donn\u00e9es et \u00e0 ajuster les param\u00e8tres du mod\u00e8le pour voir comment cela affecte les r\u00e9sultats !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"