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Créer et manipuler des projets - notebook python - de machine learning dans le cloud avec Google Colaboratory. Caractéristiques et avantages de la solution, avec notamment l'accès à des capacités de calcul élevées pour le traitement des grandes volumétries. Illustration avec la construction de la courbe ROC pour l'évaluation des classifieurs binaires : subdivision train-test des données, modélisation à l'aide de la régression logistique (scikit-learn) sur l'échantillon d'apprentissage, calcul des scores sur l'échantillon test, affichage de la courbe ROC (receiving operating characteristics) avec la librairie graphique matplotlib, production et lecture de l'AUC (aire sous la courbe). Utilisation d'une version des données "mushroom". Données et programme Python : http://tutoriels-data-mining.blogspot... 00:00 Google Colab 05:10 Courbe ROC pour l'évaluation des classifieurs 08:45 Les données "mushroom" 15:35 Création d'un notebook Python dans le drive 18:23 Importation des données dans le cloud 19:20 Début de l'élaboration du notebook 21:55 One-hot encoding des explicatives 22:56 Partition apprentissage-test des données 26:22 Modélisation avec la régression logistique 29:50 Probabilités d'affectation (scores) en test 33:08 Valeurs pour la courbe ROC 35:40 Critère AUC 36:30 Dessin de la courbe ROC avec matplotlib