Notre droite de régression linéaire est construite. Maintenant si vous connaissez l'expérience d'un salarié vous pouvez prédire son salaire en calculant: salaire = a*experience+b Tous les codes sont disponibles sur Google Colab à cette adresse.
Régression Linéaire Python 2
Le prix de la maison est donc une variable dépendante. De même, si nous voulons prédire le salaire des employés, les variables indépendantes pourraient être leur expérience en années, leur niveau d'éducation, le coût de la vie du lieu où ils résident, etc. Ici, la variable dépendante est le salaire des employés. Avec la régression, nous essayons d'établir un modèle mathématique décrivant comment les variables indépendantes affectent les variables dépendantes. Le modèle mathématique doit prédire la variable dépendante avec le moins d'erreur lorsque les valeurs des variables indépendantes sont fournies. Qu'est-ce que la régression linéaire? Dans la régression linéaire, les variables indépendantes et dépendantes sont supposées être liées linéairement. Supposons que l'on nous donne N variables indépendantes comme suit. $$
X=( X_1, X_2, X_3, X_4, X_5, X_6, X_7……, X_N)
$$ Maintenant, nous devons trouver une relation linéaire comme l'équation suivante. $$
F(X)= A_0+A_1X_1+A_2X_2+ A_3X_3+ A_4X_4+ A_5X_5+ A_6X_6+ A_7X_7+........... +A_NX_N
$$ Ici, Il faut identifier les constantes Ai par régression linéaire pour prédire la variable dépendante F(X) avec un minimum d'erreurs lorsque les variables indépendantes sont données.
Régression Linéaire Python 3
Le problème est que rien n'est vraiment linéaire (une pensée pour Gallilé…). Illustrons nos dires au travers d'un exemple. Dans l'exemple suivant nous allons générer un jeu de données où la relation entre les variables explicatives et expliquées n'est pas linéaire. import pandas as pd
import numpy as np
import as plt
import seaborn as sns
(color_codes=True)
plt. rcParams["gsize"] = [12, 12]
(figsize=(12, 12))
(0)
#jeu de données sous la forme y = f(x) avec f(x) = x^4 + bx^3 + c
x = (10, 2, 500)
y = x ** 4 + (-1, 1, 500)*(x ** 3) + (0, 1, 500)
tter(x, y)
()
Ensuite, appliquons à notre jeu de données un modèle de régression linéaire afin de tracer la droite de régression. x = x[:, waxis]
y = y[:, waxis]
from near_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
(x, y)
y_predict = edict(x)
(x, y_predict, color='g')
Aussi, on voit que notre modèle de régression nous donnera de mauvaises prédictions car nous avons un mauvais ajustement de notre de régression. Dans ce cas, on aura une erreur de prédiction assez élevée.
Python Régression Linéaire
Des méthodes de tests seront présentées plus précisément en physique et en chimie. 5. 3. Un exemple de syntaxe ¶
import numpy as np
import as plt
""" Fausses (! ) données expérimentales """
xi = np. array ([ 0. 2, 0. 8, 1. 6, 3. 4, 4. 5, 7. 5])
yi = np. array ([ 4. 4, 5. 7, 7. 2, 11. 7, 13. 3, 21. 8])
"""Tracé graphique pour test visuel"""
f, ax = plt. subplots ()
f. suptitle ( "Ajustement linéaire")
ax. plot ( xi, yi, marker = '+', label = 'Données expérimentales', linestyle = '', color = 'red') # On voit l'intérêt des options pour ne pas relier les points
# ()
""" La ligne précédente a été commentée pour pouvoir tracer ensuite la droite de régression linéaire. En pratique, elle permet de vérifier que les points s'alignent à peu près. """ print ( "L'observation des points de mesure montre effectivement une tendance linéaire")
"""Ajustement linéaire"""
p = np. polyfit ( xi, yi, 1) # p est un vecteur contenant les coefficients. y_adj = p [ 0] * xi + p [ 1] # On applique la droite ajustée aux xi pour comparaison.
Mais la même logique s'applique pour d'autres modèles Machine Learning. Notamment: la régression logistique, régression polynomiale, SVM etc…
Toutefois, Rassurez vous, vous n'aurez pas à implémenter la descente du Gradient par vous même. Les librairies de Machine Learning font tout ça pour vous. Mais il est toujours utile de comprendre ce qui se passe derrière pour mieux interpréter les modèles fournis par ces libraires. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à me les poser dans un commentaire et si l'article vous plait, n'oubliez pas à le faire partager! 😉
Les créances sont à déclarer, dans les deux mois de la publication au B. O. D. auprès du Mandataire Judiciaire ou sur le portail électronique à l'adresse: //. Code Siren: 480805563 Adresse: 1 Rue De La Haye 95731 ROISSY CHARLES-DE-GAULLE CEDEX 05/04/2016 Jugement Activité: activité de démolition, curage, Térrassement, Desamiantage. 1 rue de la haye 95731 roissy city. Commentaire: Jugement prononçant l'ouverture d'une procédure de redressement judiciaire, date de cessation des paiements le 14 novembre 2014 désignant mandataire judiciaire Me Jeanne Bertrand 2 ter Rue de Lorraine 93011 Bobigny Cedex. Les créances sont à déclarer, dans les deux mois de la présente publication, auprès du Mandataire Judiciaire ou sur le portail électronique à l'adresse creditors-services. com. Date de prise d'effet: 23 mars 2016 Entreprise(s) émettrice(s) de l'annonce Dénomination: J. Code Siren: 480805563 Forme juridique: Société à responsabilité limitée Adresse: 1 rue de la Haye
95731 Roissy Charles-de-Gaulle Cedex
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