Effectuer l'apprentissage et comprendre les modèles de régression dans le cadre du Machine Learning
La régression est probablement la technique de Machine Learning la plus courante sur laquelle reposent les découvertes scientifiques, la planification d'entreprise et l'analyse boursière. Ce document de formation se penche sur certaines analyses de régression courantes, simples ou plus complexes, et fournit des indications sur l'évaluation des performances des modèles.
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez :
- Découvrir le fonctionnement de la régression.
- Utiliser de nouveaux algorithmes : régression linéaire, régression linéaire multiple et régression polynomiale.
- Découvrir les points forts et les limites des modèles de régression.
- Visualiser les fonctions d’erreur de coût dans le cadre de la régression linéaire.
- Découvrir les métriques d’évaluation de base pour la régression.
Prérequis
Connaissance des modèles Machine Learning