Recette De Salade De Semoule / Python Arbre Decision | Allophysique
Cette salade est agréable pour les pique-nique, parfait aussi en Verrine pour les buffets ou en accompagnement d'un BBQ. Temps de préparation: <15 minutes Temps de cuisson: 5 à 10 minutes Difficulté: Facile Cette salade est aussi agréable pour les journées de pique-nique en famille, parfait aussi en Verrine pour les buffets & cocktails ou en accompagnement d'un BBQ. Préparée la veille, elle est encore bien meilleur! Salade de semoule au jambon cru. Zapéti_zot_toute. Remplacez la salade de pâtes par une salade de semoule de couscous tout aussi délicieuse et colorée. Pour changer un peu, je voulais faire ma salade avec des dès de tomate, du Surimi coupé grossièrement, des œufs durs et des lamelles de jambon, le tout assaisonner d'une bonne vinaigrette à la tomate parsemer de Céleri, Une recette très économique, avec pas grand chose on fait un plat pour plusieurs personnes.
Salade De Semoule Au Jambon Francais
Recettes Recettes faciles Recettes faciles et rapides Recette de taboulé Taboule au jambon - recette rapide et facile Ingrédients 8 A la maison nous aimons le taboulé mais avec celui vendu en commerce c'est toujours le hic! lol Il y a toujours soit trop de trop de j'aime pas ça... bref.. un taboulé simple, rapide, facile et surtout mangé par mes enfants! lol Les quantités sont laissées au choix de chacun 400 gr de semoule moyenne, 25 cl d'eau, 6 càs d' huile d'olive, 1/4 càc d' ail pilé, dès de jambon, concombre, 2 tomates, menthe, persil, ciboulette, échalote, 1 jus de citron pressé, 1 càs de vinaigre de cidre, olives noires, sel et poivre du moulin mais aussi pour ceux qui aime: raisins secs, maïs..... Préparation Versez la semoule dans un grand saladier. Portez l'eau assaisonnée en sel à ébulition puis versez le tout par dessus la semoule. Salade de semoule au jambon en. Couvrez d'un film alimentaire est réservez jusqu'à ce que la semoule est gonflée et refroidie. Egrénez -la régulièrement à l'aide d'une fourchette afin d'obtenir une semoule qui ne colle pas.
LA RECETTE: Amenez à ébullition 3/4 litre de lait cuit avec 30 g de beurre, sel, muscade. Jetez-y en pluie 150 g de semoule et laissez gonfler celle-ci pendant 8 à 10 minutes, en tournant. Hors du feu, incorporez 2 oeufs entiers, 150 g de jambon d'épaule haché, 30 g de parmesan ou gruyère râpé. Taboulé aux dés de jambon et trois poivrons | NESTLE. Versez sur 1 cm d'épaisseur, dans une plaque ou un grand plat rincé à l'eau froide et laissez refroidir. Découpez ensuite en rondelles à l'emporte-pièce, rangez sur une tôle beurrée, enduisez-les, au pinceau, de beurre fondu, parsemez de 40 g de fromage râpé et faites dorer à four chaud 10 à 15 minutes. Servez chaud avec une sauce tomate bien relevée et un ravier de fromage râpé.
Nous avons les deux types d'arbres de décision suivants - Classification decision trees - Dans ce type d'arbres de décision, la variable de décision est catégorique. L'arbre de décision ci-dessus est un exemple d'arbre de décision de classification. Regression decision trees - Dans ce type d'arbres de décision, la variable de décision est continue. Mise en œuvre de l'algorithme d'arbre de décision Index de Gini C'est le nom de la fonction de coût qui est utilisée pour évaluer les fractionnements binaires dans le jeu de données et qui fonctionne avec la variable cible catégorielle «Succès» ou «Échec». Arbre de décision python ( Decision Tree Python ) - Kongakura. Plus la valeur de l'indice de Gini est élevée, plus l'homogénéité est élevée. Une valeur d'indice de Gini parfaite est 0 et la pire est 0, 5 (pour le problème à 2 classes). L'indice de Gini pour un fractionnement peut être calculé à l'aide des étapes suivantes - Tout d'abord, calculez l'indice de Gini pour les sous-nœuds en utilisant la formule p ^ 2 + q ^ 2, qui est la somme du carré de probabilité de succès et d'échec.
Arbre De Décision Python Download
6 0. 627 50 1 1 1 85 66 29 0 26. 351 31 0 2 8 183 64 0 0 23. 3 0. 672 32 1 3 1 89 66 23 94 28. 1 0. 167 21 0 4 0 137 40 35 168 43. 1 2. Arbre de décision python download. 288 33 1 Maintenant, divisez l'ensemble de données en entités et variable cible comme suit - feature_cols = ['pregnant', 'insulin', 'bmi', 'age', 'glucose', 'bp', 'pedigree'] X = pima[feature_cols] # Features y = # Target variable Ensuite, nous allons diviser les données en train et test split. Le code suivant divisera l'ensemble de données en 70% de données d'entraînement et 30% de données de test - X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0. 3, random_state=1) Ensuite, entraînez le modèle à l'aide de la classe DecisionTreeClassifier de sklearn comme suit - clf = DecisionTreeClassifier() clf = (X_train, y_train) Enfin, nous devons faire des prédictions.
Dans cette affaire cas, c'est la perspective qui produit le gain informations le plus élevé. A partir de là, le traitement est répété pour chaque sous-arborescence. Algorithmes de classification - Arbre de décision. Impureté Gini L'impureté Gini est la probabilité de classer in correctement un point de données aléatoire dans le jeu de données s'il était libellé sur la base de la distribution de classe du jeu de données. Semblable à l'entropie, si défini, S, est pur (c'est-à-dire qu'il appartient à une classe) alors, son impureté est zéro. Ceci est indiqué par la formule suivante: