Dans le cadre des divorces ou séparation le parent chez lequel ne résident pas les enfants bénéficie habituellement d'un droit de visite et d'hébergement. L'idéal serait qu'il s'exerce au gré des parties mais pour éviter tout lige ultérieur des modalités subsidiaires sont prévues en cas de désaccord par les juges. C'est la fameuse formule « un week-end sur deux et la moitié des vacances scolaires ». Notez que l'extension à un milieu de semaine est très fréquente. Rares sont ceux qui réussissent à discuter sereinement, du moins au début de la rupture. Inutile de dire, qu'en l'absence de communication, rien n'est réglé, au fil du temps les juges aux affaires familiales ont dû affiner leurs décisions, avec notamment pour les vacances la précision du rythme suivant les années paires ou impaires. Exemple: » Les vacances scolaires seront partagées par moitié ( et par période de 15 jours) entre les deux parents:1ère moitié les années paire au père, 2ème moitié les années impaires. (ou l'inverse…. )
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Moitié Des Vacances Scolaires 2020 Maroc
– dit qu'à défaut d'un tel accord, le père (ou la mère) pourra accueillir l'enfant selon les modalités suivantes:
– En période scolaire: le 1er, 3ème et 5ème week-end de chaque mois, du vendredi soir sortie de l'école jusqu'au lundi matin reprise de l'école, outre les 1er et 3ème mercredis de chaque mois, du mardi soir sortie de l'école au mercredi 19h chez la mère. – Pendant les vacances scolaires: la moitié de toutes les vacances scolaires d'une durée supérieure à 5 jours consécutifs, avec alternance annuelle (première moitié les années paires, et seconde moitié les années impaires), avec fractionnement de 15 jours l'été. (le fractionnement concerne les jeunes enfants)
– dit que pour l'exercice de ce droit d'accueil, l'enfant devra être pris et ramené à sa résidence habituelle par le bénéficiaire du droit d'accueil ou par une personne digne de confiance. – dit que le premier week-end doit s'entendre comme commençant le 1er samedi du mois et que l'éventuel 5ème week-end doit s'entendre comme commençant le dernier samedi du mois.
Côté scolaire, le pont de l'ascension est généralement un long week-end, mais il n' est pas considéré comme des vacances scolaires. Quel est le meilleur jour pour garde alternée? Par ailleurs, de plus en plus de parents choisissent d'alterner 2-3 jours chez l'un puis chez l'autre. L'important est que bébé voit régulièrement chacun de ses parents, au moins plusieurs fois par semaine. On peut ainsi envisager le lundi et mardi chez papa, mercredi-jeudi chez maman, vendredi-samedi chez papa, etc. La garde doit être partagée équitablement et intelligemment. Si les deux parents habitent à 300 km l'un de l'autre, mieux vaut choisir Noël avec l'un et Nouvel An avec l'autre; et s'ils habitent à côté, un partage entre le 24 et le 25 décembre semble pertinent. Quand fini le week end de garde? Si c'est le vendredi qui est férié, le week end commencera dès le vendredi matin (ou le jeudi après l'école). S'il y a un pont avec un jeudi férié, la période s'étendra du jeudi matin (ou du mercredi soir) jusqu'au au dimanche soir (ou lundi matin à l'école).
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Régression polynomiale (et donc aussi régression linéaire):
fit = numpy. polyfit([3, 4, 6, 8], [6. 5, 4. 2, 11. 8, 15. 7], 1): fait une régression polynomiale de degré 1 et renvoie les coefficients, d'abord celui de poids le plus élevé. Donc ici [a, b] si y = ax + b. Renvoie ici array([2. 17966102, -1. 89322034]). on peut alors après construire la fonction polynôme correspondante: poly = numpy. poly1d(fit) (renvoie une fonction), et évaluer cette fonction sur une valeur de x: poly(7. 0) donne 13. 364406779661021.
cette fonction peut être évaluée directement sur une liste: poly([2, 3, 4, 5]) donne array([2. 46610169, 4. 64576271, 6. 82542373, 9. 00508475]). Regression linéaire:
on peut aussi faire lr = ([3, 4, 6, 8], [6. 7]). renvoie un tuple avec 5 valeurs (ici, (2. 1796610169491526, -1. 8932203389830509, 0. 93122025491258043, 0. 068779745087419575, 0. 60320888545710094)):
la pente. l'ordonnée à l'origine. le coefficient de corrélation, positif ou négatif (pour avoir le coefficient de détermination R2, prendre le carré de cette valeur).
Python Régression Linéaire
Pour répondre à ces interrogations on va faire une matrice de corrélation. Les coefficients de corrélation se situent dans l'intervalle [-1, 1]. – si le coefficient est proche de 1 c'est qu'il y a une forte corrélation positive
– si le coefficient est proche de -1 c'est qu'il y a une forte corrélation négative
– si le coefficient est proche de 0 en valeur absolue c'est qu'il y a une faible corrélation. Comprendre la notion de corrélation
#etude de la correlation
matrice_corr = ()(1)
sns. heatmap(data=matrice_corr, annot=True)
On affiche la matrice sous forme de carte thermique (heatmap)
Régression Linéaire- matrice de confusion
Le prix a une forte corrélation avec LSTAT et RM. Cependant il ne faut pas négliger les autres attributs comme CRIM, ZN, INDUS… car leur corrélation sont pas proches de 0. Il faut savoir que lorsqu'on fait une régression linéaire on pose certaines hypothèses notamment la Non-colinéarité des variables explicatives (une variable explicative ne doit pas pouvoir s'écrire comme combinaison linéaire des autres).
Regression Lineaire Python
#la variable fitLine sera un tableau de valeurs prédites depuis la tableau de variables X
fitLine = predict(X)
(X, fitLine, c='r')
En effet, on voit bien que la ligne rouge, approche le plus possible tous les points du jeu de données. Joli non? 🙂
Si on prend par hasard, la 22 ème ligne de notre fichier CSV, on a la taille de population qui fait: 20. 27 * 10 000 personnes et le gain effectué était: 21. 767 * 10 000 $
En appelant la fonction predict() qu'on a défini précédemment:
print predict(20. 27)
# retourne: 20. 3870988313
On obtient un gain estimé proche du vrai gain observé (avec un certain degré d'erreur)
>> Téléchargez le code source depuis Github <<
Dans cet article, nous avons implémenté en Python la régression linéaire univariée. Nous avons vu comment visualiser nos données par des graphes, et prédire des résultats. Pour garder l'exemple simple, je n'ai pas abordé les notions de découpage du jeu données en Training Set et Test Set. Cette bonne pratique permet d'éviter le phénomène de sur-apprentissage.
Regression Linéaire Python
cd C:\Users\Dev\Desktop\Kaggle\Salinity
df = ad_csv( '')
df_binary = df[[ 'Salnty', 'T_degC']]
lumns = [ 'Sal', 'Temp']
()
Étape 3: Explorer la dispersion des données
(x = "Sal", y = "Temp", data = df_binary, order = 2, ci = None)
Étape 4: Nettoyage des données
(method = 'ffill', inplace = True)
Étape 5: Former notre modèle
X = (df_binary[ 'Sal']). reshape( - 1, 1)
y = (df_binary[ 'Temp']). reshape( - 1, 1)
(inplace = True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0. 25)
regr = LinearRegression()
(X_train, y_train)
print ((X_test, y_test))
Étape 6: Explorer nos résultats
y_pred = edict(X_test)
tter(X_test, y_test, color = 'b')
(X_test, y_pred, color = 'k')
Le faible score de précision de notre modèle suggère que notre modèle régressif ne s'est pas très bien adapté aux données existantes. Cela suggère que nos données ne conviennent pas à la régression linéaire. Mais parfois, un ensemble de données peut accepter un régresseur linéaire si nous n'en considérons qu'une partie.
Régression Linéaire Python 2
C'est souvent la métrique d'erreur qui est utilisée (c'est ce qu'on appelle la loss function). Il y a plusieurs raisons à ça. Sans entrer dans les détails théoriques sous-jacents, il se trouve que la régularité de l'erreur quadratique moyenne est très utile pour l'optimisation. L'optimisation en mathématiques est la branche qui s'intéresse à la minimisation des fonctions. Et il se trouve que les fonctions régulières (convexes, continues, dérivables, etc. ) sont plus faciles à optimiser. Pour les plus matheux, cet article sur Towards data science compare les résultats obtenus pour plusieurs mesures d'erreurs. Vous aurez une explication beaucoup plus détaillée. Trouver l'erreur minimale avec une descente de gradient En pratique on cherchera à exprimer l'erreur quadratique moyenne en fonction des paramètres de notre droite. En dimension 2 par exemple, l'erreur sera exprimée simplement en fonction du coefficient directeur et de l'ordonnée à l'origine. Une fois qu'on a cette expression, il s'agit de trouver le minimum de cette fonction.
Détermination des multicolinéarités: on peut pour cela utiliser la fonction suivante:
df = Frame({'x1': x1, 'x2': x2, 'x3': x3, 'y': y})
print([([:, ['x1', 'x2', 'x3']], i)
for i in range(len(['x1', 'x2', 'x3']))])
il faut alors éliminer une par une les variables qui donnent une valeur supérieure à 5 (en commençant par la plus grande, puis on refait tourner, etc... ). Copyright
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