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Modèle de départ

Dans cet exercice, vous allez entraîner un classifieur MLP sur le jeu de données d’images utilisé au chapitre 1. Pour rappel, chaque image représente un chiffre de 0 à 9, et l’objectif est de classer chaque image comme un chiffre. Les variables explicatives sont des valeurs de pixels spécifiques comprises entre 0 et 16 qui composent l’image. Après la mise à l’échelle des variables, vous évaluerez la précision du classifieur sur l’ensemble de test.

Dans votre espace de travail, des exemples d’images sous forme de DataFrame sont chargés dans image_data, et sklearn ainsi que pandas sous l’alias pd sont disponibles. StandardScaler() de sklearn.preprocessing est également accessible.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Prédire le CTR avec le Machine Learning en Python</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Appliquez une standardisation des variables avec .fit_transform() et séparez les données en ensembles d’entraînement et de test avec train_test_split().
  • Créez un classifieur MLP.
  • Générez des prédictions avec ce classifieur et évaluez la précision avec accuracy_score().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Define X and y
X, y = image_data.data, image_data.target

# Scale features and split into training and testing
X_scaled = ____().____(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = ____(
  X_scaled, y, test_size = .2, random_state = 0)

# Create classifier, train and evaluate accuracy 
clf = ____()
y_pred = clf.____(X_train, y_train).____(X_test)
print(____(y_test, y_pred))
Modifier et exécuter le code