What algorithms does Kraken use to train models?

Par défaut, Kraken exécute plusieurs algorithmes différents en fonction de la métrique sélectionnée pour les prédictions. Nous utilisons des algorithmes contenus dans la bibliothèque Python open-source, scikit-learn. Les paramètres utilisés sont les valeurs par défaut de scikit-learn pour chaque algorithme. Modèles de classification binaire : - Forêt aléatoire - Régression logistique - XGBoost - Classification des plus proches voisins - Classification par vecteur de support - Naïve Bayes gaussien Modèles de régression : - Régression linéaire - Régression par forêt aléatoire - Régression XGB - Régression des plus proches voisins - Régression par vecteur de support - Régression par descente de gradient stochastique Modèles de classification multi-classes : - Forêt aléatoire - Régression logistique multinomiale - Classification des plus proches voisins - Classification par vecteur de support - Naïve Bayes gaussien