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Puisque le programme n’est pas optimisé, par exemple avec sse et que l’algorithme des kppv utilise beaucoup de calculs de distances, le temps d’exécution explose rapidement heureusement que les tests n'ont pas beaucoup d’éléments.

ppv k = 3 | dimension 3
temps d'execution en secondes 1.4815435409545898
Taux de reconnaissance : 97.0
Matrice Confusion :
[ 0. 20. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 20. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 20. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 20. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 15. 0. 2. 3. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 20. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 20. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 19. 0. 1.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 20. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 20.]
Intervalle de confiance
[ 93.6564904666 , 100.0 ]

loi normale dimension 3
temps d'execution en secondes 0.4168274402618408
Taux de reconnaissance : 91.5
Matrice Confusion :
[ 0. 20. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 20. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 20. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 3. 17. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 8. 0. 5. 6. 0. 1.]
[ 0. 1. 0. 0. 0. 0. 19. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 20. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 19. 0. 1.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 20. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 20.]
Intervalle de confiance
[ 86.03391877118534 , 96.96608122881466 ]

Encore une fois malgré le fait que l’algorithme des kppv a un meilleur taux de reconnaissance, je prendrais la loi normale qui donne tout de même un bon taux de reconnaissance a partir de 25 % de données d’apprentissage mais permet de traiter beaucoup plus rapidement l’information.