https://github.com/benjdiasaad/random_forest

Présentation pptx sur l'algorithme Random Forest et l'utilisation de la forêt aléatoire pour un problème de régression
https://github.com/benjdiasaad/random_forest

algorithme-random-forest data-mining decision-tree ensemble-learning machine-learning random-forest random-forest-regression scikit-learn supervised-learning

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Présentation pptx sur l'algorithme Random Forest et l'utilisation de la forêt aléatoire pour un problème de régression

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/benjdiasaad/random_forest
• Owner: benjdiasaad
• Created: 2021-02-07T14:36:21.000Z (almost 4 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2021-03-04T18:10:05.000Z (almost 4 years ago)
• Last Synced: 2024-11-19T02:58:00.362Z (3 months ago)
• Topics: algorithme-random-forest, data-mining, decision-tree, ensemble-learning, machine-learning, random-forest, random-forest-regression, scikit-learn, supervised-learning
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 2.49 MB
• Stars: 2
• Watchers: 2
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• Open Issues: 1
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        
Algorithme de forêt aléatoire avec Python et Scikit-Learn

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**Présentation pptx sur l'algorithme Random Forest et l'utilisation de la forêt aléatoire pour un problème de régression** 

## Définition du problème

 Le problème ici est de prédire la consommation de gaz (en millions de gallons) dans 48 des États américains sur la base 

de la taxe sur l'essence (en cents), du revenu par habitant (en dollars), des autoroutes pavées (en miles) et de la proportion 

de la population permis de conduire.


## Solution

 Pour résoudre ce problème de régression, nous utiliserons l'algorithme de forêt aléatoire via la bibliothèque Scikit-Learn Python. 

Nous suivrons le pipeline traditionnel d'apprentissage automatique pour résoudre ce problème. Suivez les étapes mentionnées dans notre notebook **Using_random_forest_for_regression** 


## Assigned By

  

    

      

        

          

          

          Mr. MOUNCIF Hicham