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Richard Dern
2025-12-07 23:34:59 +01:00
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commit 9f1a81f8f5
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content/interets/liens-interessants/2023/02/07/72f33e07/data/screenshot.yaml
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@@ -1,4 +1,4 @@
title: "Capture d'écran de https://www.a.team//mission/the-great-betrayal"
title: "Capture d'écran de https://www.a.team/mission/the-great-betrayal"
description: "Capture effectuée le 7 février 2023 à 01:00"
attribution: "Richard Dern"
file: "images/screenshot.png"

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content/interets/liens-interessants/2023/02/07/72f33e07/index.md
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@@ -1,7 +1,7 @@
---
links:
- name: Page d'origine
url: https://www.a.team//mission/the-great-betrayal
url: https://www.a.team/mission/the-great-betrayal
lang: en
title: "The Great Betrayal: After Callous Layoffs, Workers Are Done With the
Full-Time Work Model"

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content/interets/meteorologie/2023/09/15/mise-a-jour-de-ma-station-meteo/index.md
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@@ -50,7 +50,7 @@ Alors, quitte à claquer autant d'argent, autant le faire pour une station pré-
## La station
J'ai choisi la [Bresser MeteoChamp HD Wifi 7-en-1](https://www.bresser.de/fr/Temps/BRESSER-Station-meteo-7-en-1-Wifi-HD-professionnelle-avec-differents-modes-d-affichage.html).
J'ai choisi la [Bresser MeteoChamp HD Wifi 7-en-1](https://www.bresser.fr/p/bresser-station-meteo-connectee-7-en-1-wifi-hd-professionnelle-avec-differents-modes-d-affichage-7003510).
![zUwrM0](images/zUwrM0.jpg)

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content/interets/meteorologie/2025/11/26/08-cadre-predictif-local/index.md
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@@ -90,7 +90,7 @@ Cela évite de « voir le futur » lors de la préparation des données, ce qui
## Modèles à introduire dans les chapitres suivants
- Modèles linéaires avec régularisation ([_Ridge_](https://en.wikipedia.org/wiki/Ridge_regression)/[_Lasso_](<https://en.wikipedia.org/wiki/Lasso_(statistics)>)) pour températures/vents : même formule que la régression linéaire classique, mais avec un terme supplémentaire qui limite l’ampleur des coefficients pour réduire le sur‑apprentissage (_Ridge_ pénalise surtout les coefficients trop grands, _Lasso_ peut en forcer certains à zéro).
- Modèles linéaires avec régularisation ([_Ridge_](https://en.wikipedia.org/wiki/Ridge_regression) / [_Lasso_](<https://en.wikipedia.org/wiki/Lasso_(statistics)>)) pour températures/vents : même formule que la régression linéaire classique, mais avec un terme supplémentaire qui limite l’ampleur des coefficients pour réduire le sur‑apprentissage (_Ridge_ pénalise surtout les coefficients trop grands, _Lasso_ peut en forcer certains à zéro).
- [Régression logistique](https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9gression_logistique) pour la pluie : produit une probabilité de pluie plutôt qu’un oui/non brut, ce qui permet ensuite de choisir un seuil de décision adapté à l’usage (plutôt prudent ou plutôt conservateur).
- Si besoin de courbes plus flexibles : arbres peu profonds, [_random forest_](https://fr.wikipedia.org/wiki/For%C3%AAt_al%C3%A9atoire) ou [_gradient boosting_](https://fr.wikipedia.org/wiki/Gradient_boosting) légers pour capturer des relations non linéaires sans rendre le modèle complètement opaque .
- Évaluation multi-horizons avec _time-series split_, courbes d’erreur en fonction de l’horizon pour voir à partir de quand le modèle décroche.