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# System prepended metadata

title: Rapport TSMA

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Sopéna Alexis - Andrade Kalvin
# Rapport TSMA

* Méthode utilisée : Arbre de décision avec sklearn
-> Paramètres par défaut.
-> Résulat sur Kaggle : 37.674%

* Méthode utilisée : Forêt aléatoire avec sklearn
-> Paramères par défaut.
-> Résultat sur kaggle : 54.191%

* Méthode utilisée : catboost
-> Paramètres par défaut.
-> Résultat sur kaggle : 60.229%

* Méthode utilisée : xgboost
-> Paramètres par défaut.
-> Résultat sur kaggle : 58.433%

* Méthode utilisée : lightGBM
-> Paramètres par défaut.
-> Résultat sur Kaggle : 61.626

* Méthode utilséee : xgboost
-> Paramètres```python
model = XGBClassifier(max_depth=7,learning_rate=0.1,gamma=0.25,reg_lambda=10,scale_pos_weight=3,subsample=0.8,colsample_bytree=0.5,objective="multi:softmax")```
-> Résulat sur kaggle : 60.279%

En jouant un peu sur les paramètres de xgboost nous avons réussi à gagner envion 2% sur l'accuracy