Projet réalisé par Guillaume DEVANT et Corentin DUCLOUX
Dans Hamlet, William Shakespeare écrivait :
To be or not to be, that is the question.
La question To eat mushroom, or not to eat suscite elle aussi de nombreuses interrogations...
Nous allons tenter de classer avec précision les champignons comestibles et les champignons toxiques recensés dans la base UCI Mushroom.
Note : La présentation sous forme de diapositives interactives est disponible ici : Présentation Reveal.js
Si les résultats de certains algorithmes semblent extraordinaires, il est fortement recommandé de suivre les précautions de l'Anses et d'éviter d'utiliser des applications de reconaissance de champignons !
Nous avons découvert plusieurs phénomènes intéressants :
- Les champignons toxiques sont en moyenne plus petits (de manière statistiquement significative) que les champignons comestibles
- Certains types d'habitats ont une proportion de champignons comestibles plus importante que d'autres
- Certaines couleurs de champignons peuvent être des indicateurs de la comestibilité de ceux-ci
| n = marron | b = beige | g = gris | r = vert |
|---|---|---|---|
| p = rose | u = violet | e = rouge | w = blanc |
| y = jaune | l = bleu | o = orange | k = noir |
L'ensemble du travail a été réalisé avec les librairies tidymodels et doParallel.
Nous avons utilisé les 8 modèles suivants :
- Linear Discriminant Analysis
- Quadratic Discriminant Analysis
- Linear Support Vector Machine
- Logit
- K-Nearest Neighbors
- Decision Tree
- Random Forest
- XGboost
Parmi ces modèles, les méthodes d'ensemble et de boosting semblent être les plus performantes avec des erreurs globales de classement inférieures à 2% sur l'ensemble de test.
- Pour plus de détail, voir le fichier
pdfavec l'ensemble des résultats disponible ici : Mushroom Results