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Une copie presque identique réduit l’importance individuelle du signal sans le rendre inutile. Comparaison contrôlée, permutations groupées et six tests gratuits.
Random Forest : importance par permutation et variables redondantes Lire
Les mêmes points passent de 10 % à 100 % de bruit après conversion d’une seule coordonnée en millimètres. Diagnostic reproductible, grille de réglages et cinq tests.
DBSCAN : pourquoi tous mes points sont-ils classés en bruit ? Lire
La prédiction reste 31,894, mais la base SHAP passe de 42,520 à 56,421. Deux populations de référence expliquées et comparées avec un script Python testé.
SHAP : même prédiction, deux références, deux explications Lire
Un exemple Python mesure la couverture d’un intervalle entre quantiles 0,1 et 0,9 : 487 cas couverts sur 600, avec largeur, sous-groupes et croisements contrôlés.
Régression quantile : vérifier la couverture d’un intervalle à 80 % Lire
Sur un nuage synthétique difficile, la silhouette favorise légèrement trois groupes, mais l’inertie et les tailles demandent une lecture plus attentive. Code et cinq tests gratuits.
K-means : choisir k quand coude et silhouette hésitent Lire
Un seuil qui respecte 60 vérifications sur validation peut déclencher 70 alertes sur le lot suivant. Cas Python complet, CSV synthétique et huit tests gratuits.
Régression logistique : choisir un seuil avec un budget de vérifications Lire
Conserver 95 % de variance ne garantit pas une bonne classification. Un cas Python montre le signal perdu, avec validation séparée, neuf tests et code gratuit.
PCA et classification : le piège des 95 % de variance Lire
Une expérience XGBoost reproductible compare l’arrêt sur validation et l’erreur consistant à consulter le test. Résultats, code et tests gratuits.
XGBoost : comparer une validation correcte et un test contaminé Lire
Comparer trois seuils Isolation Forest sur calibration, compter les faux positifs et évaluer le seuil figé sur un test indépendant. Code et données gratuits.
Choisir un seuil d’alerte avec Isolation Forest : calibration et faux positifs Lire
Un projet Python complet : CSV synthétique, référence simple, apprentissage/validation/test et export des prédictions. Fichiers gratuits à télécharger.
Prédire une durée de traitement depuis un CSV avec XGBoost Lire