Entraînement d’un modèle de Random Forest en Python avec Scikit-Learn – LES MODELES D’ARBRES #10

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre comment entraîner un modèle de random forest en Python en utilisant la bibliothèque Scikit-Learn. Un random forest est un modèle d’apprentissage automatique qui utilise une collection d’arbres de décision pour effectuer des prédictions. Les random forests sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes de classification et de régression.

Étape 1 : Importer les bibliothèques nécessaires
Tout d’abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires pour entraîner un modèle de random forest en Python. Voici les bibliothèques que nous allons utiliser :

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

Étape 2 : Charger les données
Ensuite, nous devons charger les données que nous allons utiliser pour entraîner notre modèle de random forest. Dans cet exemple, nous allons utiliser un jeu de données fictif contenant des caractéristiques et des étiquettes pour effectuer une classification binaire. Vous pouvez également utiliser votre propre jeu de données en remplaçant le chemin du fichier et les noms des colonnes par les vôtres.

df = pd.read_csv('chemin_vers_votre_fichier.csv')
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

Étape 3 : Diviser les données en ensembles de formation et de test
Avant d’entraîner notre modèle de random forest, nous devons diviser nos données en ensembles de formation et de test. Cela permettra d’évaluer les performances de notre modèle une fois qu’il sera entraîné. Nous utiliserons la fonction train_test_split de Scikit-Learn pour diviser nos données.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Étape 4 : Entraîner le modèle de random forest
Maintenant que nos données sont prêtes, nous pouvons commencer à entraîner notre modèle de random forest. Nous utilisons la classe RandomForestClassifier de Scikit-Learn pour créer notre modèle et l’entraîner sur nos données d’entraînement.

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

Étape 5 : Faire des prédictions avec le modèle
Une fois que notre modèle de random forest est entraîné, nous pouvons l’utiliser pour faire des prédictions sur nos données de test. Nous utilisons la méthode predict du modèle pour obtenir les prédictions.

y_pred = model.predict(X_test)

Étape 6 : Évaluer les performances du modèle
Enfin, nous évaluons les performances de notre modèle de random forest en calculant la précision des prédictions par rapport aux étiquettes réelles. Nous utilisons la fonction accuracy_score de Scikit-Learn pour calculer la précision.

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

C’est tout pour entraîner un modèle de random forest en Python avec Scikit-Learn ! N’oubliez pas d’expérimenter avec différents hyperparamètres pour trouver le meilleur modèle pour votre jeu de données.