Maisons : avec et sans mise à l’échelle

Exemple expliqué

1. 1

   modeles = {
       "KNN brut": KNeighborsRegressor(n_neighbors=5),
       "KNN standard": make_pipeline(StandardScaler(), KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)),
       "KNN min–max": make_pipeline(MinMaxScaler(), KNeighborsRegressor(n_neighbors=5)),
   }

   Même nombre de voisins et mêmes caractéristiques : seule la mise à l’échelle change.

2. 2

   scores = -cross_val_score(modele, X_dev, y_dev,
       cv=cv, scoring="neg_root_mean_squared_error", n_jobs=1)

   Le même objet cv, avec mélange et graine fixée, recrée les mêmes plis pour chaque variante.

3. 3

   resultats = pd.DataFrame(lignes).sort_values("RMSE moyenne")

   Une ligne par variante, classée par erreur croissante. Une baisse est une amélioration pour ce protocole, pas une garantie universelle.

4. 4

   resultats.round(0)

   Arrondi d’affichage pour lire les prix ; resultats conserve les valeurs non arrondies pour les calculs.