Cette semaine, nous allons apprendre à créer un simple sac de mots à des fins d'analyse. Nous aborderons également la régularisation et son importance dans la construction d'un modèle. Enfin, nous évaluerons un modèle avec régularisation, en nous concentrant sur les classificateurs.

Cette semaine, nous en apprendrons plus sur la validation et sur la manière de la mettre en œuvre en tandem avec l'entraînement et les tests. Nous verrons également comment mettre en œuvre un pipeline de régularisation en Python et présenterons quelques lignes directrices pour les meilleures pratiques.

Dans la dernière semaine de ce cours, vous continuerez à construire sur le projet des premier et deuxième cours de Python Data Products for Predictive Analytics avec des algorithmes simples d'apprentissage automatique prédictif. Trouvez un ensemble de données, nettoyez-le et effectuez des analyses de base sur les données. Évaluez votre modèle, validez vos analyses et assurez-vous de ne pas surajuster les données.