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Une forêt aléatoire ou random forest est une méthode d’apprentissage supervisé extrêmement utilisée par les data scientists. En effet, cette méthode combine de nombreux avantages dans le cadre d’un apprentissage supervisé. Dans cet article, je vais vous présenter l’approche et une application avec le langage python et le package de machine learning, scikit-learn.
L’utilisation d’Anaconda pour l’installation de python pour la data science permet de simplifier un certain nombre d’étapes dans la création de vos projets python pour la data science.
Dans cet article, je vais commencer par décrire les principes d’Anaconda, puis je m’attacherai à l’installation d’Anaconda pour Microsoft Windows et je terminerai par l’ajout de package et la création d’un environnement de développement avec Anaconda.
Vous débutez en python et vous recherchez la bonne interface de développement pour coder en python, vous trouverez toutes les infos dont vous avez besoin dans cet article !
