Application du reseau dense dans un dataset different (Titanic)

Question

Bonjour,
je vous remercie pour le cours qui est très intéressant.

J'ai essayé d'appliquer ce que vous avez expliqué pour un réseau dense dans le cas du database du Titanic (le premier exercice proposé sur Kaggle). Sans succès, car j'obtiens une accuracy du 38%.

Le notebook est le suivant :
https://drive.google.com/file/d/1MeHLKV9OvpdkhBDssijFdVKh4nEbKGh2/view?usp=share_link

Quelqu'un saurait me dire où est l'erreur ?

Answer 1

C’est sûrement les hyperparamètres qui ne sont pas adaptés, voici un exemple qui marche : https://www.kaggle.com/code/kabure/titanic-eda-model-pipeline-keras-nn
Mais pour ce genre de dataset, il est préférable d’utiliser des modèles de Machine Learning classiques.

Comments

Qu'appelez-vous "des modèles de Machine Learning classiques" ? Keras sequential ?

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Non Keras est pour le deep learning. Je parle de Random Forest, SVM, Régression linéaire... (avec Scikit-Learn du coup).

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D'accord, merci.

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Bonjour, merci beaucoup.
Dans l'exemple que vous avez proposé, les colonnes avec des valeurs numériques sont convertis en "classes" : l'age par exemple permet de separer "enfant", "garçons" et "adultes". Y a-t-il une raison pour faire ça ? On ne pourrait pas passer au réseau dense directement l'age par exemple ?

Merci encore,
Stefano.