TurfMachineLearning Au Trot, le D.A.I. (disqualification pour allures irrégulières) est une véritable problématique pour les joueurs. On entend beaucoup de choses sur ces chevaux. Des personnes vont vous dire qu’il ne faut surtout pas les jouer, et d’autres personnes vont vous dire qu’il faut retenir en priorité ces chevaux. Très honnêtement, je n’ai pas d’idée préconçue … Lire plus
Un guide complet pour démarrer avec Pandas Profiling en utilisant Python. Introduction Avec l’explosion de la technologie et l’immense quantité de données et de contenus créés quotidiennement, les data scientist doivent continuellement apprendre de nouvelles façons d’analyser efficacement ces données. L’une des parties les plus cruciales de tout nouveau projet de données est la phase … Lire plus
Vous avez un ensemble de données au format csv, mais vous ne savez pas comment le télécharger dans un Notebook. Cet article vous permet de télécharger des fichiers dans un bloc-notes Python dans Google Colab pour vous aider à démarrer avec la science des données. Google Colab est un service cloud (gratuit) basé sur Jupyter … Lire plus
Des étiquettes qui se produisent rarement Les variables catégorielles sont celles dont les valeurs sont sélectionnées dans un groupe de catégories, également appelées labels. Différents labels apparaissent dans l’ensemble de données avec des fréquences différentes. Certaines catégories apparaissent beaucoup dans l’ensemble de données, tandis que d’autres catégories n’apparaissent que dans un nombre limité d’observations. Par … Lire plus
Les valeurs d’une variable catégorielle sont sélectionnées à partir d’un groupe de catégories, également appelées labels. Par exemple, dans la variable sexe, les catégories ou labels sont masculins et féminins, alors que dans la variable Ville, les labels peuvent être Montpellier, Le Lude, Grenoble, etc. Les différentes variables catégorielles contiennent un nombre différent d’étiquettes ou … Lire plus
Valeurs manquantes Les données manquantes, ou valeurs manquantes, se produisent lorsqu’aucune donnée / aucune valeur n’est stockée pour certaines observations au sein d’une variable. Les données incomplètes sont un problème inévitable dans la plupart des sources de données, et peuvent avoir un impact significatif sur les conclusions qui peuvent être tirées des données. Pourquoi les … Lire plus
Les variables mixtes sont celles dont les valeurs contiennent à la fois des chiffres et des étiquettes. Les variables peuvent être mélangées pour diverses raisons. Dans notre fichiers les variables de Musique sont un exemple typique. On mélange la spécialité avec la position à l’arrivée. import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = … Lire plus
Un type spécial de variable catégorielle est celui qui, au lieu de prendre les étiquettes traditionnelles, comme la couleur (bleu, rouge) ou la ville (Paris, Montpellier), prend les dates et/ou l’heure comme valeurs. Par exemple, la date de naissance (“29-08-1997”, “12-01-2015”), ou la date d’application (“2010-Dec”, “2005-Mars”). Les variables de date et heure peuvent contenir … Lire plus
Dans cette présentation, nous utiliserons notre jeu de données sur les courses hippiques. #Import de nos librairies import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Chargement de notre jeu de données data = pd.read_csv(‘../exportfeature.csv’,parse_dates=[‘date’],infer_datetime_format=True,dayfirst=True,sep=";",encoding=’ANSI’) data.head() # regardons les valeurs de la variable Hippodrome data[‘Hippodrome’].unique() On a la liste de tous les hippodromes présents dans … Lire plus
Les variables numériques sont celles dont les valeurs sont des nombres. Elles peuvent être classées en valeurs discrètes ou continues. Par exemple, le nombre de chevaux dans une course est discret. Il peut y avoir 15 ou 18 partants mais jamais 16,5 partants. Il s’agit toujours d’un nombre entier. Par contre, l’allocation d’une course, ou … Lire plus