Soki bapesi ba données mosusu, sala modèle ya classification pona ko différencier entre deux groupes.
Na kotalaka ba données ya entrée oyo epesami, oyo ezali bizaleli ya ba mbwa na ba mbwa, nakoki kosala modèle ya classification na kosalelaka ba algorithmes ndenge na ndenge ya apprentissage ya machine lokola Ba nzete ya décision, Régression logistique, Bayes naïf, K-Nearest Neighbors, to Machines ya Vecteur ya Soutien pona ko différencier entre bituluku yango mibale. Pona kotonga modèle, nakosala liboso pré-traitement ya ba données pona ko vérifier ba valeurs oyo ezangi, ko gérer ba variables catégoriques, pe ko échelle ba variables numériques. Na sima, nakokabola ensemble ya ba données na ensemble ya formation mpe ensemble ya test. Na sima, nako former modèle ya classification na ensemble ya formation en utilisant moko ya ba algorithmes ya apprentissage automatique oyo tolobeli likolo. Na sima nakosalela modèle oyo eteyami mpo na kosala ba prédictions mpo na ensemble ya test, mpe nako évaluer performance ya modèle na kosalelaka ba metrics lokola précision, précision, rappel, mpe F1-score. Soki modèle etongami pe e validé, ekoki kosalelama pona ko classer ba données ya sika na groupe ya mbwa to ya mbwa, na kotalaka bizaleli na yango. Ezali na tina ya koyeba ete performance ya modèle ekoki kokesana selon qualité ya ba données ya entrée pe algorithme oyo eponami, pe ekoki kosenga affine-tuning pona kozua ba résultats optimaux.