Introduction

Le Machine Learning repose sur une variété d’algorithmes, chacun adapté à des types de problèmes différents. Que vous fassiez de la classification, de la régression ou du clustering, il existe un algorithme adapté. Voici les 10 que tout data scientist doit connaître.

1. Régression Linéaire

L’algorithme le plus fondamental. Il modélise la relation entre une variable cible continue et une ou plusieurs variables explicatives. Simple, interprétable, et souvent un excellent point de départ.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

2. Régression Logistique

Malgré son nom, c’est un algorithme de classification. Il est très utilisé en médecine, finance et marketing pour prédire des événements binaires (spam/pas spam, malade/sain).

3. Arbres de Décision

Intuitifs et faciles à interpréter, les arbres de décision créent des règles “si-alors” pour classer les données. Ils servent aussi de brique de base pour des algorithmes plus puissants.

4. Random Forest

Un ensemble (ensemble method) de centaines d’arbres de décision. Chaque arbre “vote” et la majorité l’emporte. Très robuste et résistant au surapprentissage.

5. Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)

L’algorithme roi des compétitions Kaggle. Il construit les arbres séquentiellement, chaque nouvel arbre corrigeant les erreurs du précédent. XGBoost et LightGBM sont les implémentations les plus populaires.

from xgboost import XGBClassifier

model = XGBClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1)
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)

6. Support Vector Machines (SVM)

Les SVM trouvent l’hyperplan optimal qui sépare les classes avec la plus grande marge possible. Très efficaces sur des datasets de taille moyenne avec de nombreuses features.

7. K-Nearest Neighbors (KNN)

L’un des algorithmes les plus intuitifs : pour classifier un nouveau point, on regarde les K voisins les plus proches et on prend la classe majoritaire. Simple mais parfois très efficace.

8. K-Means Clustering

L’algorithme de clustering le plus populaire. Il partitionne les données en K groupes en minimisant la distance intra-cluster. Idéal pour la segmentation client.

9. PCA (Analyse en Composantes Principales)

Technique de réduction de dimensionnalité qui projette les données dans un espace de plus faible dimension tout en conservant un maximum de variance. Indispensable quand on a trop de features.

10. Réseaux de Neurones

La base du Deep Learning. Des couches de neurones connectés qui apprennent des représentations complexes des données. Incontournables pour l’image, le texte et l’audio.

Conclusion

Ces 10 algorithmes forment le socle de tout data scientist. Dans notre formation de 3 jours, nous couvrons l’ensemble de ces algorithmes avec des cas pratiques sur de vrais jeux de données. Vous apprendrez non seulement à les utiliser, mais surtout à choisir le bon algorithme pour le bon problème.