Montre Femme Cadran Pailleté, Arbre De Décision Python 8

Wednesday, 3 July 2024

C'est un joli cadran disposant de 12 strass pour les repères des heures et des minutes. Le fond du cadran est parsemé de paillettes violettes. Le bracelet Le bracelet en cuir synthétique violet mesure 1, 6 cm de large pour 22, 5 cm de long. Il possède 7 trous afin de fixer la boucle ardillon présente sur la montre femme pas chère. Montre femme cadran pailleteé . Ce fermoir ardillon est un type d'attache qui se retrouve sur une grande partie des horlogères présentes sur le marché de la montre. Cette boucle ardillon est fabriqué en acier argenté, et se tient au bracelet de montre à l'aide d'une pompe de fixation 16 mm. Ce bracelet est doux avec un toucher velours. C'est une belle montre femme pas chère avec des paillettes sur le cadran et un boîtier original. Cette montre est un réel bijou qui saura habiller votre poignet. Caractéristiques Matière boîtier Acier inoxydable Matière bracelet Cuir Synthétique Type d'affichage Analogique

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Accueil Femme Cuir Jolie Montre Femme pas chère Cadran à Paillettes Violet - Pré-commande Reçu entre 15 et 21 jours. 12, 90 € TTC Envoyé de France Description de la Jolie Montre Femme pas chère Cadran à Paillettes Violet La montre en détail C'est une montre pour femme à petit prix qui possède un bracelet en cuir synthétique violet. Le joli cadran circulaire possède des pailletes dans le fond, ainsi que des strass pour les repères. La montre dispose d'une boucle ardillon en acier argenté. Le boîtier Avec sa silhouette circulaire, ce boîtier de montre mesure 36 mm de diamètre. Il est élaboré au moyen d'acier inoxydable doré rose. Un verre minéral est présent afin de protéger les éléments du boîtier. Un mouvement quartz solide est présent. Montre femme cadran pailleté. Taillé tel un diamant, ce boîtier de montre dispose d'un aspect original sur toute la surface avant. Le cadran Le cadran violet révèle 3 aiguilles doré rose pour lire l'heure de manière précise. Les 3 aiguilles sont en accord avec le boîtier. La trotteuse (aiguille des secondes) est en forme de fine flèche.

Bracelet fin (12mm), en mailles milanaises de coloris or. Fermoir à clip, ajustable à votre tour de poignet. Boîtier en acier inoxydable, plaqué or jaune. Fonctionne avec une pile.

decision_treedecision tree regressor or classifier L'arbre de décision à tracer. max_depthint, default=None La profondeur maximale de la repré elle est nulle, l'arbre est entièrement généré. feature_nameslist of strings, default=None Noms de chacune des fonctionnalités. Si Aucun, des noms génériques seront utilisés (« X[0] », « X[1] », …). class_nameslist of str or bool, default=None Noms de chacune des classes cibles par ordre numérique croissant. Uniquement pertinent pour la classification et non pris en charge pour les sorties multiples. Si True, affiche une représentation symbolique du nom de la classe. label{'all', 'root', 'none'}, default='all' Indique s'il faut afficher des étiquettes informatives pour les impuretés, etc. Les options incluent « all » pour afficher à chaque nœud, « root » pour afficher uniquement au nœud racine supérieur ou « aucun » pour ne pas afficher à aucun nœud. filledbool, default=False Lorsqu'il est défini sur True, peignez les nœuds pour indiquer la classe majoritaire pour la classification, l'extrémité des valeurs pour la régression ou la pureté du nœud pour les sorties multiples.

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Prédiction Après avoir construit un arbre de décision, nous devons faire une prédiction à ce sujet. Fondamentalement, la prédiction consiste à naviguer dans l'arbre de décision avec la ligne de données spécifiquement fournie. Nous pouvons faire une prédiction à l'aide de la fonction récursive, comme ci-dessus. La même routine de prédiction est appelée à nouveau avec les nœuds gauche ou droit enfant. Hypothèses Voici quelques-unes des hypothèses que nous faisons lors de la création de l'arbre de décision - Lors de la préparation des arbres de décision, l'ensemble d'apprentissage est en tant que nœud racine. Le classificateur d'arbre de décision préfère que les valeurs des caractéristiques soient catégoriques. Si vous souhaitez utiliser des valeurs continues, elles doivent être discrétisées avant la création du modèle. En fonction des valeurs de l'attribut, les enregistrements sont distribués de manière récursive. Une approche statistique sera utilisée pour placer des attributs à n'importe quelle position de nœud, à savoir le nœud racine ou le nœud interne.

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Pour la classification, à chacune de ces itérations, l'algorithme d'entraînement va rajouter la décision qu'il lui semble le mieux de rajouter. Pour ce faire, il va tester et évaluer la qualité de toutes les nouvelles décisions qu'il est possible d'ajouter à l'arbre en calculant le score Gini. Le score Gini est un score qui a été spécialement inventé afin de réaliser la sélection des nouvelles branches dans un arbre de décision. Le score Gini Le score "Gini", est compris entre zéro et 1. Il s'agit d'une valeur numérique indiquant la probabilité que l' arbre se trompe lors de la prise d'une décision ( par exemple qu'il choisit la classe "A" alors que la vraie classe c'est "B"). Il est utilisé quasi systématiquement (dans les bibliothèques populaires de machines learning tel que sklearn) utilisé pour estimer la qualité d'une branche. Une branche sera rajoutée à l'arbre si parmi toutes les branches qu'il est possible de créer cette dernière présente le score Gini maximal. Il est possible d'obtenir le score Gini, grâce à la formule suivante: ou pk est la probabilité d'obtenir la classe k. Si l'on reprend l'exemple du pique-nique présenté ci-dessus, le score "Gini" vaudra: P_pique_nique x (1 - P_pique_nique) + P_non_pique_nique x (1 - Pnon_pique_nique) Le process complet de construction de l'arbre de décision Pour récapituler, voici le process complet de construction d'un arbre de décision.

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75 sinon c'est une Iris-versicolor. Autre exemple. Supposons qu'aujourd'hui, vous vouliez aller pique-niquer avec votre compagne et vos enfants. Tout d'abord vous allé vérifier qu'il fait beau, par la suite vous allé demander à votre compagne si ça lui-di de pique-niquer si oui, vous allez demander à vos enfants si eux aussi ils sont OK pour pique-niquer et si c'est le cas, vous piquerez avec votre compagne ou compagnon. L'arbre de décision correspondant aux concepts que j'ai énoncé précédemment est le suivant: Comment est entraîné un arbre de décision Un arbre de décision est entraîné à la gloutonne si tu me le permets! Deux cas sont possibles le cas de la classification et le cas de la régression, mais dans les deux cas la manière d'entraîner reste la même, seule change la mesure qui permet de mesurer la qualité des nouvelles branches créées. Mais dans un premier temps, je vais voir avec toi le cas de la classification, car je t'avoue que c'est probablement plus simple pour la suite de voir ce cas-là.

Ensuite, calculez l'indice de Gini pour la division en utilisant le score de Gini pondéré de chaque nœud de cette division. L'algorithme CART (Classification and Regression Tree) utilise la méthode Gini pour générer des fractionnements binaires. Création fractionnée Une division comprend essentiellement un attribut dans l'ensemble de données et une valeur. Nous pouvons créer une division dans l'ensemble de données à l'aide des trois parties suivantes - Part1: Calculating Gini Score - Nous venons de discuter de cette partie dans la section précédente. Part2: Splitting a dataset - Il peut être défini comme séparant un ensemble de données en deux listes de lignes ayant l'index d'un attribut et une valeur fractionnée de cet attribut. Après avoir récupéré les deux groupes - droite et gauche, à partir de l'ensemble de données, nous pouvons calculer la valeur de la division en utilisant le score de Gini calculé en première partie. La valeur de fractionnement décidera dans quel groupe l'attribut résidera.