Chapitre V
Résultats obtenus
Sommaire
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V.1
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Classification
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54
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V.1.1
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Sur l'ensemble du jeux de données
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54
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V.1.2
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Sur un jeux de test aléatoire
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57
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V.1.3
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Temps d'entraînement des algorithmes
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57
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V.2
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Régression
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58
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V.2.1
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Sur l'ensemble du jeux de données
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58
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V.2.2
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Sur sur un jeux de test aléatoire
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58
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V.2.3
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Temps d'entraînement des algorithmes
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59
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54 CHAPITRE V. TESTS
V.1 Classification
V.1.1 Sur l'ensemble du jeux de données
V.1.1.1 Random forest
Amassin NACERDDINE Université Paris 8 Vincennes
FIG. 22 : Matrice de confusion RF
V.1 Classification 55
V.1.1.2 XGBOOST
PRéVISON DE DATE DE PASSAGE DES JALONS 2022
FIG. 23 : Matrice de confusion XGBOOST
56 CHAPITRE V. TESTS
V.1.1.3 KNN
Amassin NACERDDINE Université Paris 8 Vincennes
FIG. 24 : Matrice de confusion KNN
V.1 Classification 57
PRévIsoN DE DATE DE PAssAGE DEs JALoNs 2022
V.1.2 Sur un jeux de test aléatoire
Algo Accuracy
Random Forest 84% XGBOOST 77%
MLP 75% KNN
73%
SVM 43%
V.1.3 Temps d'entraînement des algorithmes
Algo Temps d'entraînement
Random Forest 181 s
XGBOOST 656 s
MLP 365 s
KNN 14 s
SVM 2 h
58 CHAPITRE V. TESTS
Amassin NACERDDINE Université Paris 8 Vincennes
V.2 Régression
V.2.1 Sur l'ensemble du jeux de données
V.2.1.1 Random forest
FIG. 25 : RMSE/RMSLE RF
V.2.1.2 KNN
V.2.1.3 RMSE & RMSLE
FIG. 26 : RMSE/RMSLE KNN
V.2.2 Sur sur un jeux de test aléatoire
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Algo
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RMSE
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Régression Linéaire
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0.095
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Random Forest
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59.63
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KNN
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76.2
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XGBOOST
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89.5
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MLP
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90.06
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V.2 Régression 59
PRévIsoN DE DATE DE PAssAGE DEs JALoNs 2022
V.2.3 Temps d'entraînement des algorithmes
Algo Temps d'entraînement
Régression Linéaire 1.72 s
Random Forest 3597 s
KNN 14 s
XGBOOST 107 s
MLP 354 s
61
partie III
Système réalisé
Table des matières
VI Méthodologie d'analyse et de conception
65
VI.1 Introduction 66
VI.2 Méthode SCRUM 66
VI.3 Diviser pour régner 66
VII Outils utilisés 69
VII.1Introduction 69
VII.2 Logiciels et outils utilisé 70
VII.3 Aperçu de l'outil 75
Conclusion 77
Table des figures 81
Liste des tableaux 83
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