Le 18 mars 2022 à 22:42:43 :
T'as plusieurs méthodes que tu peux tester pour du supervisé : knn, reglog, naïve Bayes. T'as combien de classes ? Essaye plusieurs méthodes et regarde ce que ça donne aux niveaux de tes métriques

Les classes ce sont les caractéristiques de mes données ? Si oui, j'en ai 512
1218 données pour 1218 labels après

Si tu fais du knn, t'as des méthodes dans les librairies sklearn pour tune ton hyperparametre k (en gros quel k choisir dans ton problème)

Le 18 mars 2022 à 22:44:18 :

Le 18 mars 2022 à 22:42:43 :
T'as plusieurs méthodes que tu peux tester pour du supervisé : knn, reglog, naïve Bayes. T'as combien de classes ? Essaye plusieurs méthodes et regarde ce que ça donne aux niveaux de tes métriques

Les classes ce sont les caractéristiques de mes données ? Si oui, j'en ai 512
1218 données pour 1218 labels après

Non tu as 7 labels donc 7 classes

Le 18 mars 2022 à 22:44:27 :
Si tu fais du knn, t'as des méthodes dans les librairies sklearn pour tune ton hyperparametre k (en gros quel k choisir dans ton problème)

Merci du tuyau !
J'ai déjà utilisé sklearn pour mon T-SNE par ailleurs
À mon avis doit y'avoir beaucoup de documentation sur le net par rapport au KNN, donc je pense que ça devrait pas être un souci ça

Le 18 mars 2022 à 22:45:27 :

Le 18 mars 2022 à 22:44:18 :

Le 18 mars 2022 à 22:42:43 :
T'as plusieurs méthodes que tu peux tester pour du supervisé : knn, reglog, naïve Bayes. T'as combien de classes ? Essaye plusieurs méthodes et regarde ce que ça donne aux niveaux de tes métriques

Les classes ce sont les caractéristiques de mes données ? Si oui, j'en ai 512
1218 données pour 1218 labels après

Non tu as 7 labels donc 7 classes

D'acc mes labels s'appellent des classes

Et tu peux voir avec ton T-SNE que certaines classes sont plus distantes que d’autres (ex : 0 et 1 sont proches etc ..) donc elles vont être plus dur à bien différencié pour ton modèle, ce que disais mon vdd c’est que tu dois parametrer le nombre de n_neighboors dans KNN
En gros tu fais une boucle pour test le modèle avec N = 3 puis 5 puis 7 puis 9 …. Et tu vois quel N te donne le meilleur résultat pour le test_set

Le 18 mars 2022 à 22:49:41 :
Et tu peux voir avec ton T-SNE que certaines classes sont plus distantes que d’autres (ex : 0 et 1 sont proches etc ..) donc elles vont être plus dur à bien différencié pour ton modèle, ce que disais mon vdd c’est que tu dois parametrer le nombre de n_neighboors dans KNN
En gros tu fais une boucle pour test le modèle avec N = 3 puis 5 puis 7 puis 9 …. Et tu vois quel N te donne le meilleur résultat pour le test_set

D'acc je prends note de ce message, merci encore !