diff --git a/README.md b/README.md index a7526ba204b25dbab03927d4408a4620ea42e0df..345c12677e556442323204d6c5d9248f173d33e8 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -30,7 +30,5 @@ prendra alors son propre label. L'autre pic de précision se situe aux alentours de k=7. On privilégiera donc ces valeurs afin d'obtenir la meilleure précision possible. On voit que le temps d'éxécution pour les différentes valeurs de k reste stable autour de 28s. -En analysant le graphique mlp, on observe que la précision oscille autour d'une valeur proche de 0.1 avec des pics. -Malgré tout, on peut conclure que l'apprentissage n'est pas très bon puisque la tendance générale est à la stagnation de la précision. - +En analysant le graphique mlp, on observe que la précision augmente de 10% au début de l'apprentissage jusqu'à 19% à la fin. Notre modèle apprend correctement sur les données d'entrainement.