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Et une fois que nous avons estimé ces coefficients, nous pouvons utiliser le modèle pour prédire les réponses! Dans cet article, nous allons utiliser la technique des moindres carrés. Considérez maintenant: Ici, e_i est l' erreur résiduelle dans la ième observation. Notre objectif est donc de minimiser l'erreur résiduelle totale. Nous définissons l'erreur au carré ou la fonction de coût, J comme: et notre tâche est de trouver la valeur de b_0 et b_1 pour laquelle J (b_0, b_1) est minimum! Sans entrer dans les détails mathématiques, nous présentons le résultat ici: où SS_xy est la somme des écarts croisés de y et x: et SS_xx est la somme des carrés des écarts de x: Remarque: La dérivation complète pour trouver les estimations des moindres carrés dans une régression linéaire simple peut être trouvée ici. Vous trouverez ci-dessous l'implémentation python de la technique ci-dessus sur notre petit ensemble de données: import numpy as np import as plt def estimate_coef(x, y): n = (x) m_x, m_y = (x), (y) SS_xy = np.
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). 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.
> Modules non standards > Scikit-Learn > Régression linéaire Régression linéaire: Fitting: si Xtrain est l'array 2d des variables indépendantes (variables en colonnes) et Ytrain est le vecteur de la variable dépendante, pour les données de training: from near_model import LinearRegression regressor = LinearRegression() (Xtrain, ytrain) ytest = edict(Xtest) ef_ contient alors les coefficients de la régression. ercept_ contient l'ordonnée à l'origine. on peut avoir directement le R2 d'un dataset: score = (Xtest, ytest) pour imposer une ordonnée à l'origine nulle: regressor = LinearRegression(fit_intercept = False). Elastic Net: combine une régularisation de type L2 (ridge regression) avec une régularisation de type L1 (LASSO) from near_model import ElasticNet regressor = ElasticNet() on peut donner les 2 paramètres ElasticNet(alpha = 1, l1_ratio = 0. 5): alpha est le coefficient global du terme de régularisation (plus il est élevé, plus la pénalité est forte) l1_ratio est la pondération entre 0 et 1 affectée à L1 (1 - l1_ratio affectée à L2) score = (Xtest, ytest): renvoie le R2.
Voici le code Python complet pour votre GUI de régression ultime: Une fois que vous exécutez le code, vous verrez cette GUI, qui comprend la sortie générée par sklearn et les diagrammes de dispersion: Rappelez-vous que nous avons précédemment fait une prédiction en utilisant les valeurs suivantes: aux de chômage = 5., 3 Tapez ces valeurs dans les zones de saisie, puis cliquez sur le bouton 'Prédire le cours de l'indice boursier': Vous verrez maintenant le résultat prédit de 1422. 86, qui correspond à la valeur que vous avez vue auparavant. Vous pouvez également consulter le tutoriel suivant pour en savoir plus sur l'incorporation de graphiques sur une interface graphique tkinter. Conclusion La régression linéaire est souvent utilisée dans l'apprentissage automatique. Vous avez vu quelques exemples de la façon d'effectuer une régression linéaire multiple en Python en utilisant à la fois sklearn et statsmodels., Avant d'appliquer des modèles de régression linéaire, assurez-vous de vérifier qu'il existe une relation linéaire entre la variable dépendante (c'est-à-dire ce que vous essayez de prédire) et la ou les variables indépendantes (c'est-à-dire la ou les variables d'entrée).
import pandas as pd df = ad_csv("D:\DEV\PYTHON_PROGRAMMING\") La fonction read_csv(), renvoie un DataFrame. Il s'agit d'un tableau de deux dimensions contenant, respectivement, la taille de population et les profits effectués. Pour pouvoir utiliser les librairies de régression de Python, il faudra séparer les deux colonnes dans deux variables Python. #selection de la première colonne de notre dataset (la taille de la population) X = [0:len(df), 0] #selection de deuxième colonnes de notre dataset (le profit effectué) Y = [0:len(df), 1] Les variables X et Y sont maintenant de simples tableaux contenant 97 éléments. Note: La fonction len() permet d'obtenir la taille d'un tableau La fonction iloc permet de récupérer une donnée par sa position iloc[0:len(df), 0] permettra de récupérer toutes les données de la ligne 0 à la ligne 97 (qui est len(df)) se trouvant à la colonne d'indice 0 Avant de modéliser un problème de Machine Learning, il est souvent utile de comprendre les données. Pour y arriver, on peut les visualiser dans des graphes pour comprendre leur dispersion, déduire les corrélations entre les variables prédictives etc… Parfois, il est impossible de visualiser les données car le nombre de variables prédictives est trop important.
Expédition par le vendeur Musique Red One Music Neuf & Usagé / New & Used 514-225-2226 Specialisation: Services: Sonorisation / Pro Audio -Vente & Achat / Buy & Sell Éclairage / Lighting - Installation / Setups Instruments - Réparation / Repairs Location / Rental - Échange / Exchange ---------------------------------------------------- 06-mai-22 Top Convertible est le spécialiste en toit de convertible VENTE INSTALLATION CERTAINES REPARATION ET REMPLACEMENT TOIT CONVERTIBLE. Nous vendons et installons des toits convertibles, possibilité de... 140, 00 $ 17-avril-22 Door Avant Droit Pour Chrysler 2 Portes Hardtop ou Convertible Viens d un saratoga 1961 2 portes En bonne condition... Toit convertible réparation center. 1 réparation a effectuer le bas Pour model Newport, Windsor, New Yorker et 300 G. 135, 00 $ 10-avril-22 Porte Avant Gauche Pour Chrysler 2 Portes Hardtop ou Convertible Viens d un saratoga 1961 2 portes En bonne condition... 1 réparation a effectuer le bas Pour model Newport, Windsor, New Yorker et 300... 1 149, 00 $ 08-avril-22 TAHE Beach SUP / Kayak 11'6'' 2022.
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