Régression linéaire

Fondamentaux des probabilités en Python

Alexander A. Ramírez M.

CEO @ Synergy Vision

Fonctions linéaires

Tracé d'une fonction linéaire

Fondamentaux des probabilités en Python

Paramètres d'une fonction linéaire

Tracé d'une fonction linéaire

$$ y = \color{red}{slope}*x + \color{blue}{intercept} $$

Fondamentaux des probabilités en Python

Fonction linéaire avec perturbations aléatoires

Fonction linéaire avec perturbations aléatoires

$$ y = slope*x + intercept + \color{red}{random\_number} $$

Fondamentaux des probabilités en Python

Partir des données et trouver un modèle adapté

Tracé heures d'étude vs score

Fondamentaux des probabilités en Python

Quel modèle convient aux données ?

Ajustement par modèles constant, linéaire, quadratique et logarithmique

Quels critères permettent de choisir le meilleur modèle ?

Fondamentaux des probabilités en Python

Quel modèle convient aux données ? (suite)

Animation d'un modèle linéaire

Fondamentaux des probabilités en Python

Tracé des résidus

Fondamentaux des probabilités en Python

Résidus et minimisation de l'erreur

Fondamentaux des probabilités en Python

Probabilités et statistiques à l'œuvre

Tracé des résidus d'un modèle linéaire

Fondamentaux des probabilités en Python

Calcul des paramètres du modèle linéaire

# Import LinearRegression
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# sklearn linear model
model = LinearRegression()
model.fit(hours_of_study, scores)
# Get parameters
slope = model.coef_[0]
intercept = model.intercept_
# Print parameters
print(slope, intercept)
(1.496703900384545, 52.44845266434719)
Fondamentaux des probabilités en Python

Prédire un score selon les heures d'étude

# Score prediction
score = model.predict(np.array([[15]]))
print(score)
[74.89901117]
Fondamentaux des probabilités en Python

Tracer le modèle linéaire

$$ $$

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(hours_of_study, scores)
plt.plot(hours_of_study_values, model.predict(hours_of_study_values))
plt.show()
Fondamentaux des probabilités en Python

Tracé de l'ajustement du modèle linéaire

Fondamentaux des probabilités en Python

Exerçons-nous avec les modèles linéaires

Fondamentaux des probabilités en Python

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