diff --git a/presentation/slides-svelte/static/presentation/Regression_MJJD.md b/presentation/slides-svelte/static/presentation/Regression_MJJD.md index 2fc54d9..c83e3f4 100644 --- a/presentation/slides-svelte/static/presentation/Regression_MJJD.md +++ b/presentation/slides-svelte/static/presentation/Regression_MJJD.md @@ -1,21 +1,3 @@ - - - # Régression Logistique --- diff --git a/presentation/slides-svelte/static/presentation/sampling_GS.md b/presentation/slides-svelte/static/presentation/sampling_GS.md index a01f539..8dd5398 100644 --- a/presentation/slides-svelte/static/presentation/sampling_GS.md +++ b/presentation/slides-svelte/static/presentation/sampling_GS.md @@ -1,30 +1,77 @@ + + # Sampling --- +
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+ ## Sampling -Une fois que les paramètres des classes sont obtenus en supposant l'indépendance des variables, on échantillone de nouvelles données afin de comparer les résultats obtenus avec les données d'origine. +- Une fois que les paramètres des classes sont obtenus en supposant l'indépendance des variables, on échantillone de nouvelles données afin de comparer les résultats obtenus avec les données d'origine. - +- L'échantillonage est fait dans le fichier `sampling.py`. -L'échantillonage est fait dans le fichier `sampling.py`. +- On fait 50 échantillons pour chaque classe, à partir des paramètres des distributions obtenus dans la section précédente. - +- On obtient les résultats suivants (la moyenne et l'écart-type sont donnés pour chaque classe et chaque variable): -On fait 50 échantillons pour chaque classe, à partir des paramètres des distributions obtenus dans la section précédente. +
+ + +
+ +Comparaison des distributions réelles et échantillonées pour la classe 0 + +Comparaison des distributions réelles et échantillonées pour la classe 1 - -On obtient les résultats suivants (la moyenne et l'écart-type sont donnés pour chaque classe et chaque variable): +Comparaison des distributions réelles et échantillonées pour la classe 2 -![Comparaison des distributions réelles et échantillonées pour la classe 0](../res/sample_compare_Y_0.png) -![Comparaison des distributions réelles et échantillonées pour la classe 1](../res/sample_compare_Y_1.png) -![Comparaison des distributions réelles et échantillonées pour la classe 2](../res/sample_compare_Y_2.png) +
+
+ +--- + +### Graphs par classe ($Y \in$ { $0,1,2$ }) + +
+ +Comparaison des distributions réelles et échantillonées pour la classe 0 + + +Comparaison des distributions réelles et échantillonées pour la classe 1 + + +Comparaison des distributions réelles et échantillonées pour la classe 2 + +
--- # Résultats + +### Comparaison avec sklearn + +--- + + ## Naive Bayes ### Notre Naive Bayes @@ -47,6 +94,7 @@ On obtient les résultats suivants (la moyenne et l'écart-type sont donnés pou - F1 score: 0.975 +--- ## Logistic Regression ### Notre Logistic Regression