BreizhHardware/cours-ISEN-MD
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Félix MARQUET
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.obsidian/workspace.json vendored
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@@ -254,8 +254,8 @@
},
"active": "d7edff405bbcbd43",
"lastOpenFiles": [
"ISEN/Réseau/CIPA4/TP/Module 3/Enonce du M03 TP 04 - Calcul de sous-reseaux.pdf",
"ISEN/IA/CIPA4/Fiche de révision.md",
"ISEN/Réseau/CIPA4/TP/Module 3/Enonce du M03 TP 04 - Calcul de sous-reseaux.pdf",
"ISEN/Réseau/CIPA4/TP/Module 3/Enonce du M03 TP 03 - Notation CIDR.pdf",
"ISEN/Réseau/CIPA4/TP/Module 3/Enonce du M03 TP 05 - Parametrages d'adresses IPv4.pdf",
"ISEN/Réseau/CIPA4/TP/Module 3/Enonce du M03 TP 02 - Calcul d'adresses.pdf",

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ISEN/IA/CIPA4/Fiche de révision.md
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@@ -184,6 +184,25 @@ X, y = mnist["data"], mnist["target"]
sgd_clf.fit(X_train, y_train) # y_train = chiffres 0-9
```
### TP3 : Réduction de Dimension avec PCA / t-SNE
- **Objectif** : Visualiser MNIST en 2D.
- **Code clé** :
```python
# PCA
pca = PCA(n_components=0.95) # Conserver 95% de la variance
X_pca = pca.fit_transform(X_train)
# t-SNE
tsne = TSNE(n_components=2)
X_tsne = tsne.fit_transform(X_train)
```
## 7. Résumé des Bonnes Pratiques
1. **Toujours séparer les données** : Train/Validation/Test (dans cette ordre)
2. **Nettoyer les données** : Gérer les valeurs manquantes et encoder les catégories.
3. **Standardiser les features** : Surtout pour les algorithmes sensibles à l'échelle (ex: SVM, KNN).
4. **Utiliser la validation croisée** pour évaluer la généralisation.
5. **Optimiser les hyperparamètres** avec `GridSearchCV`.
6. **Visualiser les résultats** : Matrices de confusion, courbes ROC, projections 2D.
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