Guides pratiques sur l’IA, Python, Git, SQL, le Web/API, SAP/ERP et les modèles mathématiques : explications, exemples de code, sources et limites.
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Un guide pratique pour sélectionner un seuil de décision en pondérant les coûts des faux positifs et des faux négatifs, en utilisant un jeu de validation tenu de côté et les matrices de confusion de scikit-learn.
Les intervalles de prédiction visent à contenir des observations individuelles futures, tandis que les intervalles de confiance ciblent une moyenne ou un autre paramètre, et les deux ne sont pas interchangeables. La couverture empirique est la fraction tenue de côté à l'intérieur de l'intervalle et la largeur est la distance entre les limites de quantile ; un exemple construit à cinq valeurs donne 80 pour cent de couverture et une largeur moyenne de 1,8.
Découvrez pourquoi des groupes de tailles différentes donnent une moyenne combinée de 18 plutôt que 15, avec un exemple Python court.
Comprenez les différences entre l'Erreur Absolue Moyenne (MAE) et l'Erreur Quadratique Moyenne (RMSE), comment choisir la bonne métrique pour votre tâche de prédiction et l'impact des grandes erreurs sur chacune.
Comparer entraînement et validation, apprendre le prétraitement dans un pipeline et préserver un test final indépendant.
Construire une référence basée sur la saison précédente, l'évaluer sur des observations ultérieures et distinguer l'alignement calendaire des fuites d'information et des données manquantes.