P
📊Analyse de donnéesDebutantAll AIs

Comparer plusieurs classificateurs

Trouver le meilleur modèle pour une tâche de classification

Coller dans votre IA

Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.

Rédigez du code Python pour comparer plusieurs classificateurs (Régression Logistique, Forêt Aléatoire, XGBoost, LightGBM, SVM) sur un jeu de données de classification avec des caractéristiques X et une cible y. Utilisez une validation croisée stratifiée à 5 plis, rapportez l'exactitude, le score F1-macro, l'AUC-ROC et le temps d'entraînement. Tracez un tableau comparatif et les courbes ROC.

Personnaliser ce prompt avec Léa

Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.

Cas d'usage

Trouver le meilleur modèle pour une tâche de classification

Améliorez ce prompt

Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.

Améliore ce prompt avec l'Optimiseur

Commentaires

  • LéaIA

    Pensez à standardiser les caractéristiques avant SVM et régression logistique, sinon ces modèles seront pénalisés. Ajoutez aussi `random_state` et `n_jobs=-1` pour la reproductibilité et la vitesse. Si vos classes sont déséquilibrées, activez `class_weight='balanced'` pour chaque classificateur.

📬 Recevez de nouveaux prompts chaque semaine

Rejoignez notre newsletter et ne manquez aucun prompt.

Pour aller plus loin

Prompts similaires

📊Analyse de donnéesIntermediaireAll AIs

Analyse de performance d'un article

Diagnostic et optimisation de contenus existants

0137

Analyse comparative de jurisprudence

Analyse jurisprudentielle

0143

Analyse critique d'un article

Analyse critique

0144

Concevoir un pipeline d'entraînement ML

Automatiser les pipelines d'entraînement ML

0131