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Richard Dern
2025-12-11 00:35:08 +01:00
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commit 8315fd2b21
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content/interets/meteorologie/2025/11/26/10-modeles-non-lineaires/index.md
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@@ -1,7 +1,8 @@
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title: "Modèles non linéaires (arbres, forêts, gradient boosting)"
dossier: [ "Exploitation de mes données météo" ]
date: 2025-11-26T22:57:32
title: Modèles non linéaires (arbres, forêts, gradient boosting)
dossier:
- Exploitation de mes données météo
date: 2025-11-26T22:57:32.000Z
weight: 100
weather:
temperature: 0.88888888888889
@@ -13,6 +14,7 @@ weather:
precipitations: false
source:
- influxdb
comments_url: https://com.richard-dern.fr/post/418
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Objectif : tester des modèles plus flexibles que les régressions linéaires/logistiques, en restant raisonnables côté ressources. On utilise des forêts aléatoires (_random forest_, voir [forêt aléatoire](https://fr.wikipedia.org/wiki/For%C3%AAt_al%C3%A9atoire)) et du _gradient boosting_ (voir [gradient boosting](https://fr.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting)) sur les mêmes horizons (T+10, T+60, T+360, T+1440) pour température, vent et pluie, afin de voir si cette complexité supplémentaire paie réellement sur nos données locales.