« Régression linéaire » : différence entre les versions
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La régression linéaire fait partie de l’apprentissage supervisé et modélise la relation entre des variables prédictives et une variable cible. La relation est modélisée par une fonction mathématique de prédiction. On utilise ce modèle pour prédire un prix, un nombre de visiteurs, bref un chiffre. Ce modèle génère une valeur continue à partir d'une combinaison linéaire de caractéristiques d'entrée. | La régression linéaire fait partie de l’apprentissage supervisé et modélise la relation entre des variables prédictives et une variable cible. La relation est modélisée par une fonction mathématique de prédiction. On utilise ce modèle pour prédire un prix, un nombre de visiteurs, bref un chiffre. Ce modèle génère une valeur continue à partir d'une combinaison linéaire de caractéristiques d'entrée. | ||
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Version du 8 mai 2020 à 18:33
Définition
La régression linéaire fait partie de l’apprentissage supervisé et modélise la relation entre des variables prédictives et une variable cible. La relation est modélisée par une fonction mathématique de prédiction. On utilise ce modèle pour prédire un prix, un nombre de visiteurs, bref un chiffre. Ce modèle génère une valeur continue à partir d'une combinaison linéaire de caractéristiques d'entrée.
Français
régression linéaire loc. nom. fém.
Anglais
linear regression
Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
