Bref : comprendre Scikit-Learn
Qu’est ce que c’est ?
Scikit-learn, qu’est ce que c’est ? Il s’agit d’une bibliothèque de Machine Learning en Python. Elle contient les principales fonctions pour le Machine Learning notamment :
- l'apprentissage supervisé : random forest, xgboost, svm
- l'apprentissage non supervisé : la fonction de clustering
Il est possible de fabriquer des modélisations statistiques y compris :
- la classification de données : en analysant des données structurées ou non structurées, en les organisant en catégories, en fonction du type et du contenu de celles-ci;
- la régression : en modélisant des relations entre différentes variables (dépendantes et indépendantes) et afin de décrire et analyser les relations entre les données;
- le regroupement de ces données : en identifiant des modèles, des tendances, des irrégularités ou des valeurs aberrantes.
Cas d'usage
Pourquoi utiliser scikit-learn ? Grande question à laquelle nous pourrions répondre : construire des segmentations de clients en s’appuyant sur le clustering.
Il s’agit d’une méthode d’analyse statistique qui est utilisée afin d’organiser des données brutes en silos homogènes.
La finalité étant que les données soient regroupées sous forme de grappe ayant chacune une caractéristique commune. Par exemple : une grappe de clients achetant des chaussures vertes, une autre rouge etc
L’autre utilité se situe au niveau des prédictions. On parle de prédictions de consommation d’une base de clients, d’une offre soumise à l’effet de la saisonnalité, d’un type de marché et de sa composition.
Grâce aux algorithmes de Machine Learning, nous pouvons catégoriser des typologies d’entreprises / de partenaires / de clients. Et après ? Et bien, nous sommes capables de prendre des décisions éclairées au regard des analyses préétablies par les algorithmes. Nous serons donc en mesure de répondre de la manière la plus appropriée à ce groupe de clients tout en tenant compte de leurs spécificités et de leurs attentes.
Il existe tant d'opportunités d’applications pour tirer bénéfices de cette innovation.
