Suivi du Projet de Machine Learning
Arbre de décision et ramdom Forest sont les models a rendre à la fin de cette semaine
Régression logistique
La fonction sigmoïde créée en python donne bien
Fonction sigmoïde en cours de création avec python
Apprendre à créer l'algorithme de descente de gradient
Pour le moment notre choix penche pour la régression logistique vu que la notion a été embrayée en cours.
La régression logistique transforme une combinaison linéaire en une probabilité
Objectif principal de la régression logistique : modéliser la probabilité d'appartenance à une classe
proposer des recommandations pour optimiser l'allocation des ressources
Identifier les facteurs de performances,
Le système doit être capable d'améliorer la gestion académique et l'utilisation des ressources au sein de l'école
Le but est de créer un modèle de Machine Learning capable de Prédire la réussite d'un étudiant en fonction de l'assiduité