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Pourquoi la régression linéaire est-elle un modèle populaire ?
Elle est rapide à calculer et facile à interpréter.
Son extrapolation est facile et la procédure d'ajustement ne nécessite pas de « réglage » pour trouver une solution optimale.
Les deux options sont correctes
Quelle est la différence entre la régression multiple et la régression simple ?
La régression simple utilise des calculs mathématiques spéciaux pour accélérer l'analyse
La régression multiple prédit plusieurs étiquettes, ce qui n'est pas le cas de la régression simple
La régression multiple accepte plusieurs caractéristiques, ce qui n'est pas le cas de la régression simple
Quelles sont les principaux points forts et points faibles de la régression polynomiale par rapport à la régression linéaire simple ?
La régression polynomiale est une méthode plus populaire que la régression linéaire, mais elle doit toujours être ajustée de manière itérative
La régression polynomiale peut expliquer les relations non linéaires, mais elle donne souvent des prédictions extrêmes lorsqu’elle est extrapolée
La régression polynomiale peut être extrapolée, contrairement à la régression linéaire simple, mais le calcul peut prendre beaucoup de temps
Vous devez répondre à toutes les questions avant de vérifier votre travail.
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