.. blogpost:: :title: KBinsDiscretizer :keywords: KBinsDiscretizer, modèle interprétable :date: 2018-11-15 :categories: machine learning Le modèle linéaire est facilement interprétable mais ne marche pas aussi bien qu'une random forest. Pourquoi le pas utiliser des modèles linéaires par morceaux. Il suffit juste de découper l'espace des features en morceaux ce que fait le `KBinsDiscretizer `_. Et ça marche plutôt bien, particulièrement lorsque les données sont peu nombreuses.