C'était évident mais l'idée était de montrer que la régression linéaire n'est pas forcément adaptée à tous les problèmes de régression. Afin d'améliorer notre modèle de régression, penser aux polynômes est une très bonne idée! Pourquoi? Je vous mets de la lecture sur la théorie de l'approximation polynomiale. 🙃
Bref d'où l'idée de la régression polynomiale. Régression Linéaire Python - Machine Learnia. La régression polynomiale est une forme d'analyse de régression dans laquelle la relation entre la variable explicative et la variable expliquée est modélisée comme un polynôme. Petit rappel: La régression linéaire est une régression polynomiale de degré 1. Alors pourquoi se limiter à un polynôme de degré 1? 🙈
Si on prend l'exemple de la régression linéaire simple où la relation entre la variable expliquée et la variable explicative peut s'écire comme suit:
l'idée de la régression polynomiale sera d'écrire cette relation comme suit:
(ou n est le dégré du polynôme)
Si on reprend notre précédent exemple en utilisant cette fois-ci une relation polynomiale on s'aperçoit que l'erreur de prédiction est moins élevée et que notre droite de régression s'ajuste mieux à nos données.
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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. Créer un modèle de Régression Linéaire avec Python | Le Data Scientist. 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). 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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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.
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Aujourd'hui, la question n'est plus de choisir entre R ou python, ces deux langages ont leurs avantages et leurs défauts. Régression linéaire python code. Votre choix doit se faire en fonction des projets que vous rencontrerez dans votre vie de data geek (on peut remplacer geek par scientist, analyst, miner,.... ). Mon article sur les langages de la data science vous éclairera aussi à ce sujet. Le seul conseil à vous donner: essayez-les, entraînez-vous et vous les adopterez très vite.
Supposons que l'on nous donne dix valeurs pour X sous la forme d'un tableau comme suit. X=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
De plus, les valeurs Y correspondantes sont données comme suit. Y=[2, 4, 3, 6, 8, 9, 9, 10, 11, 13]
Pour trouver l'équation de régression F(X), on peut utiliser le module linear_model de la bibliothèque d'apprentissage automatique scikit-learn. Vous pouvez installer la bibliothèque scikit-learn en exécutant la commande suivante dans l'invite de commande de votre machine. Régression linéaire python powered. pip3 install scikit-learn
Le module linear_model de la bibliothèque scikit-learn nous fournit la méthode LinearRegression() que nous pouvons utiliser pour trouver la réponse prédite. La méthode LinearRegression(), lorsqu'elle est exécutée, renvoie un modèle linéaire. Nous pouvons former ce modèle linéaire pour trouver F(X). Pour cela, nous utilisons la méthode fit(). La méthode fit(), lorsqu'elle est invoquée sur un modèle linéaire, accepte le tableau de variables indépendantes X comme premier argument et le tableau de variables dépendantes Y comme deuxième argument d'entrée.
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Consulter le site de l'Estudiantine À Sherbrooke, plusieurs appartements et studio (logement sans chambre distincte) sont disponibles dans le quartier universitaire et dans d'autres arrondissements de la ville. Dans certains cas, des locations sont possibles pour des périodes de 4, 8 ou 12 mois pour accomoder les étudiants qui alternent des sessions de stages dans d'autres villes et des séjours d'études à Sherbrooke. Appartement université sherbrooke la. Le prix des loyers est sous la moyenne québécoise* et très abordable comparativement aux autres grandes villes canadiennes. Prix des loyers au Québec Ville Loyer mensuel d'un 4 1/2 Loyer mensuel d'un studio Gatineau 1 035 $ 652 $ Montréal 932 $ 712 $ Québec 945 $ 640 $ Rimouski 694 $ 496 $ Rouyn-Noranda 771 $ 490 $ Saguenay 700 $ 504 $ Sherbrooke 727 $ 508 $ Trois-Rivières 658 $ 458 $ * Prix moyen au Québec – 4 1/2: 892 $/mois, studio: 676 $/mois Prix des loyers ailleurs au Canada Ville Loyer mensuel d'un 4 1/2 Calgary 1 355 $ Kingston 1 402 $ Ottawa 1 550 $ Toronto 1 679 $ Vancouver 1 824 $ Source: Statistiques sur le marché locatif, Société canadienne d'hypothèques et de logement, octobre 2021.