« Régression linéaire » : différence entre les versions

Version du 13 août 2022 à 03:23

Définition

En apprentissage supervisé, la régression linéaire désigne une régression qui modélise une relation linéaire, c'est-à-dire une droite, entre des variables prédictives et une variable cible numérique à prédire.

Une régression linéaire prédit une valeur numérique à partir d'une combinaison linéaire d'attributs d'entrée.

Compléments

On utilise un modèle de régression linéaire pour prédire un prix, un nombre de visiteurs, bref un chiffre.

Français

régression linéaire

Anglais

linear regression

Source: Google. Machine learning glossary

Source: Catalix, Régression.

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 ==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.
+En apprentissage supervisé, la régression linéaire désigne une régression qui modélise une relation linéaire, c'est-à-dire une droite, entre des variables prédictives et une variable cible numérique à prédire.
+Une régression linéaire prédit une valeur numérique à partir d'une combinaison linéaire d'attributs d'entrée.
+==Compléments==
+On utilise un modèle de régression linéaire pour prédire un prix, un nombre de visiteurs, bref un chiffre.
 ==Français==
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 <small>
 [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google. ''Machine learning glossary'']
 [https://catalix.net/glossaire-intelligence-artificielle/  Source: Catalix, ''Régression.'']
 </small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>
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