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  1. #1
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    Par défaut sklearn - Problème d'apprentissage

    Bonjour

    Je découvre les réseaux de neurones avec sklearn sous python, et j'ai une question concernant l'apprentissage.

    La méthode fit() permet d’entraîner un réseaux sklearn à partir d'un jeux de données d'apprentissage.

    J'ai cru comprendre que lorsqu'on on relance une 2nd fois la méthode fit() avec un nouveau jeux d'apprentissage, le réseau "oublie" l'apprentissage précédent et réapprend à partir de zéro a partir du nouveau jeux d'apprentissage uniquement. Est-ce exact ?

    Si oui, comment faire pour réaliser un apprentissage en plusieurs fois, qui soit étalé dans le temps ; notamment lorsque les données d'apprentissage ne sont disponibles qu'au fil du temps ?

    Merci pour vos lumières

  2. #2
    Responsable Qt & Livres


    Avatar de dourouc05
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    Par défaut



    C'est exact. Tu peux effectuer ton apprentissage en plusieurs fois, mais cela dépend des modèles. Par exemple, pour les forêts aléatoires, tu as le paramètre warm_start (http://scikit-learn.org/stable//modu...restClassifier).
    Vous souhaitez participer aux rubriques Qt ou PyQt (tutoriels, FAQ, traductions), HPC ? Contactez-moi par MP.

    Créer des applications graphiques en Python avec PyQt5
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    Pas de question d'ordre technique par MP !

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