Python xgboost

Ici on a utilisé python 3.11 pour le run affiché. Dans cette partie nous avons utilisé l’implémentation de scikit-learn.

[...]
t0 = np.zeros(n) 
t1 = np.zeros(n)
for i in range(n):
    # print(f"boucle {i} eme")
    t0[i] = time.time()

    model = GradientBoostingClassifier(
                n_estimators = 100,
                max_depth = 6
            )
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)

    t1[i] = time.time()
[...]

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title: "Python xgboost"
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Ici on a utilisé python 3.11 pour le run affiché. 
Dans cette partie nous avons utilisé l'implémentation de scikit-learn. 
 

```python
[...]
t0 = np.zeros(n) 
t1 = np.zeros(n)
for i in range(n):
    # print(f"boucle {i} eme")
    t0[i] = time.time()

    model = GradientBoostingClassifier(
                n_estimators = 100,
                max_depth = 6
            )
    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_test)

    t1[i] = time.time()
[...]
```