La presse à biscuit Wilton est parfaite pour créer des biscuits de plein de formes différentes très facilement pour toutes les occasions! Il vous suffit de réaliser une pâte à biscuits de votre choix, de la placer dans la presse et de pousser sur la gachette pour réaliser des biscuits de formes variées grâce aux 12 disques différents. Il vous suffit ensuite de les faire cuire et de les décorer et vous voilà avec des biscuits de Noël prêts à être dégustés et à offrir à vos proches! Conseils d'utilisation: nettoyez à la main à l'eau tiède savonneuse, rincez et séchez soigneusement . Inclus: une presse et 12 disques
Presse À Biscuit Wilton Maine
Grâce à cette presse à cookie Wilton, réalisez facilement et rapidement de superbes biscuits uniformes. Cette presse à biscuits est spécialement conçue pour être facile à remplir et elle possède un confort d'utilisation incomparable. Elle est dotée de 12 disques permettant de réaliser une grande variété de formes, y compris par saisonnalité: sapin de Noël, couronne et bonhomme de neige, citrouille, dinde et motifs de tous les jours: motif à pois, napperon, moulinet, cœur, étoile, soleil et biscuit. Caractéristiques:
Prise en main confortable
Base en silicone antidérapantes
Presse À Biscuit Wilton
Aucun intérêt ne court pendant la période du programme.
Prix normal
€10, 60
Prix réduit
Épuisé
Prix unitaire
par
Taxes incluses. Frais d'expédition calculés lors du paiement. Quantité
Erreur
La quantité doit être supérieure ou égale à 1
Et si vous voulez varier les plaisirs vous pouvez aussi coder un Random Forest avec R
Fonction Split Python Excel
On va également séparer la variable à prédire des variables de prédiction
#On créé 4 dataset:
# - x_train contient 75% de x
# - y_train contient le associé à x_train
# => x_train et y_train permettront d'entraîner l'algorithme
#
# - x_test contient 25% de x
# - y_test contient le associé à x_test
# => x_test et y_test permettront d'évaluer la performance de l'algorithme une fois entrainé sur le train
x_train, x_test, y_train, y_test=train_test_split(df, cible, test_size=0. 25, random_state=2020)
Apprentissage
J'ai choisi d'utiliser un algorithme Random Forest. #On importe l'algorithme à partir de sklearn
from sklearn.
Fonction Split Python Language
Nouveau bloc de données Bloc de données avec colonnes ajoutées
\n
On peut également supprimer Aucune valeur manquante 9 variables numériques et 1 variable textuelle (on avait déjà calculé cette info un peu plus haut)
Globalement ce dataset est propre. On regarde ensuite dans le détail chaque variable
Exploration & Visualisation des données
Avant de coder l'algorithme de prédiction du score de bonheur nous allons faire un peu d'exploration du jeu de données. L'idée est de mieux comprendre les liens entre les différentes variables et leur lien avec la variable à prédire Cette première étape descriptive est importante, elle vous permettra de mieux comprendre les résultats de votre algorithme et vous pourrez vous assurer que tout est cohérent. Analyse des corrélations
# Matrice des corrélations:
cor = ()
sns. heatmap(cor, square = True, cmap="coolwarm", linewidths=. Python fonction split. 5, annot=True)
#Pour choisr la couleur du heatmap:
Le heatmap permet de représenter visuellement les corrélations entre les variables. Plus la valeur est proche de 1 (couleur rouge foncé) plus la corrélation est positive et forte.