crowdfunding's Issues
Décrire l'architecture et l'implémentation avec ScikitLearn
ACP Visualisation
Décrire les modèles utilisés
Voir merge les labels entre eux
Remove les dates aberrantes
Faire MLP avec Scikit
Load labels from LabelEncoder
encoder.classes_ = numpy.load('classes.npy')
Regrouper Cancel+Failed et Successful et remove le reste (Live, Suspended and Undefined)
Pipeline Python
Pledge défini mais state non définit (ils ont atteint leurs score mais sont enregistrer en undefined)
Normalization des currencies en USD
Sur-echantillonage et Sous-echantillonnage des labels
Lister les évaluations des modèles
Analyse préalable des données
Faire DecisionTree et RadomForest
Description des données dans le rapport
Voir la répartition des NaN par rapport aux classes et répartition des classes de base
GridSearch pour tout les modèles
Faire une description de l'organisation
Split : Train, Dev & Test
Essayer plusieurs méthodes de remplacement des données absentes
Chargement automatique des données pretraitées
Compression et sauvegarde des données prétraitées
La description du contexte
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