Ce problème se produit lorsque le modèle est trop complexe. Dans l'autre sens, l'underfitting (ou sous-ajustement) se produit lorsqu'un modèle ne peut pas saisir correctement la structure sous-jacente des données. Notre premier modèle en est un exemple. Afin d'illustrer la régression polynomiale sur un vrai dataset, nous allons améliorer le modèle de prédiction des prix de maison créé dans l'article sur la régression linéaire. Petit rappel:
Le jeu de données utilisé était le Boston Housing Dataset qui contient un bon nombre de données sur l'immobilier à Boston (prix, superficie, …). L'objectif sera de prédire le prix des maisons (variable expliquée) grâce aux différentes informations présentes dans le jeu de données (variables explicatives). 5. Régression linéaire — Python : Bases à connaître. L'analyse des données ayant déjà été faite dans cet article, nous passons directement à création du modèle. #on importe les libs et les données
from trics import mean_squared_error
from trics import r2_score
from sets import load_boston
donnees_boston = load_boston()
#Transformation de notre jeu de données en Data Frame grace à pandas
donnees_boston_df = Frame(, columns=donnees_boston.
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Régression Linéaire Python Pandas
Utilisez le pour effectuer une régression linéaire multiple en Python La méthode renvoie la solution des moindres carrés à une équation fournie en résolvant l'équation comme Ax=B en calculant le vecteur x pour minimiser la normale ||B-Ax||. Nous pouvons l'utiliser pour effectuer une régression multiple comme indiqué ci-dessous. import numpy as np
X = anspose(X) # transpose so input vectors
X = np. c_[X, ([0])] # add bias term
linreg = (X, y, rcond=None)[0]
print(linreg)
Production: [ 0. 1338682 0. Régression linéaire python.org. 26840334 -0. 02874936 1. 5122571]
On peut comparer les coefficients de chaque variable avec la méthode précédente et constater que le résultat est le même. Ici, le résultat final est dans un tableau NumPy. Utilisez la méthode rve_fit() pour effectuer une régression linéaire multiple en Python Ce modèle utilise une fonction qui est ensuite utilisée pour calculer un modèle pour certaines valeurs, et le résultat est utilisé avec les moindres carrés non linéaires pour adapter cette fonction aux données données.
Régression Linéaire Python.Org
Sa syntaxe (version simple) est:
où:
x est le vecteur contenant les valeurs des abscisses
y est le vecteur contenant les valeurs des ordonnées
deg le degré (un entier) du polynôme d'ajustement. Pour nous, ce sera toujours 1. Cette fonction renvoie un vecteur contenant les coefficient du polynôme par degré décroissants. Ainsi, pour un degré 1 et si on écrit la droite d'ajustement \(Y = aX + b\), le vecteur aura la forme: array([a, b])
5. Méthode d'utilisation. ¶
Réaliser une régression linéaire demande de la rigueur, il ne faut pas simplement appliquer la formule précédente. Vous devez:
Tracer le nuage de points des \((x_i, y_i)\) et vérifier qu'ils sont globalement alignés. Il ne sert à rien de faire une régression linéaire s'il y a des points qui dévient clairement d'un modèle affine ou si la tendance n'est pas affine. Ensuite seulement, utiliser la fonction polyfit pour obtenir les paramètres d'ajustement optimaux. Faire une régression linéaire avec R et avec python - Stat4decision. Représenter la droite d'ajustement sur le même graphique pour vérifier qu'elle est cohérente avec les points de mesures.
Régression Linéaire Python 2
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
programmer en python, tutoriel python, graphes en python, Aymeric Duclert
evalPolynonmialRegression(4)
Nous obtientenons bien évidemment un meilleur modèle. La performance du modèle sur la base dapprentissage
--------------------------------------
Lerreur quadratique moyenne est 2. 90954689132934
le score R2 est 0. 9014517366633048
La performance du modèle sur la base de test
Lerreur quadratique moyenne est 3. 457159901752652
le score R2 est 0. 8473449481539901
Ressources complémentaires
Le Notebook de l'article
La doc de sklearn sur les différentes méthodes de regression
L'underfitting
L'Overfitting
Petit Récap
En somme, nous avons présenté dans cet article la regression polynomiale. Régression linéaire python pandas. En effet la différence entre la regression polynomiale et a regression linéaire est l'utilisation d'un polynome pour décrire la relation entre les variables. Nous avons pu aborder dans la foulée les notions de d'overfitting et de underfitting. N'hesitez pas à laisser des commentaires pour les questions et suggestions.
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Informations juridique - SYND COPR 83 RUE JOUFFROY 75017 PARIS
Nature
Siège
Année de création
1995
Forme juridique
Syndicat de copropriété
Activités
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SIREN
038 741 914
SIRET (Siège)
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Le syndicat SYND COPR 83 RUE JOUFFROY 75017 PARIS est installé au 83 RUE JOUFFROY D ABBANS à Paris 17 (75017) dans le département de Paris. Ce syndicat de propriétaires fondé en 1995 sous l'enregistrement 038741914 00014, recensé sous le naf:
► Activités combinées de soutien lié aux bâtiments.
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