Dans le cours : Machine learning : Traitement du langage naturel avec Python

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Pour sélectionner le modèle à déployer en production, il faudrait faire attention, bien évidemment, au problème du surapprentissage que nous avons mentionné précédemment. Mis à part ce problème de surapprentissage, il est important de tester plusieurs algorithmes différents pour construire notre modèle et également tester avec un plus grand nombre possible de valeurs différentes, des paramètres de chacun des algorithmes utilisés, afin de voir quel est le paramétrage et quel est l'algorithme qui est le plus performant sur le jeu de données que nous utilisons pour tester nos modèles. Précédemment, lorsque nous avions appliqué notre algorithme de Random forest pour construire notre modèle, en utilisant nos deux boucles imbriquées l'une à l'intérieur de l'autre, nous avions constaté que les meilleurs résultats ont été trouvés avec le paramétrage qui correspond au nombre d'arbres de décision à 50 et à une profondeur de 30, ainsi que le nombre d'arbres de décision à 100 et une profondeur…

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