Bienvenue et introduction

Apprentissage supervisé en R : régression

Nina Zumel and John Mount

Data Scientists, Win Vector LLC

Qu'est-ce que la régression ?

Régression : prédire une valeur numérique (« variable dépendante ») à partir d'un ensemble d'entrées (« variables indépendantes »).

  • Sens statistique : prédire la valeur attendue du résultat.
  • Sens courant : prédire une valeur numérique, plutôt qu'une valeur discrète.
Apprentissage supervisé en R : régression

Qu'est-ce que la régression ?

  • Combien d'unités vendrons-nous ? (Régression)
  • Ce client achètera-t‑il notre produit (oui/non) ? (Classification)
  • Quel prix le client paiera‑t‑il pour notre produit ? (Régression)
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Exemple : prédire la température à partir du taux de stridulation

Apprentissage supervisé en R : régression

Prédire la température à partir du taux de stridulation

Apprentissage supervisé en R : régression

Prédire la température à partir du taux de stridulation

Apprentissage supervisé en R : régression

La régression selon la perspective Machine Learning

  • Esprit scientifique : modéliser pour comprendre le processus de génération des données
    • Esprit d'ingénierie : modéliser pour prédire avec justesse

Machine Learning : esprit d'ingénierie

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Passons à la pratique !

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