« Régression linéaire » : différence entre les versions


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==Définition==
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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.
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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'''  linear regression '''
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==Sources==


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google. ''Machine learning glossary'']


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google. ''Machine learning glossary'']
[https://catalix.net/glossaire-intelligence-artificielle/ Source: Catalix, ''Régression.'']


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[[Category:Apprentissage profond]]
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[[Catégorie:101]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]

Version du 28 janvier 2024 à 13:10

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

Sources

Source: Google. Machine learning glossary

Source: Catalix, Régression.



101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »