Guide Complet De La Regression Lineaire En Python - Machine Learning

Dans cette vidéo du jour 40 du challenge #100JoursDeML, je vous montre comment faire une régression linéaire sous Python. Découvrez toutes les étapes de la sélection des variables à la vérification des hypothèses.
00:00 - Introduction
00:57 - Importation des packages
01:32 - Analyse des données
03:35 - Description de la base totale
09:10 - Description de la base d'entraînement
11:20 - Estimation du modèle
11:59 - Pourquoi la constante ?
12:59 - Interprétation du modèle
16:19 - Vérification de l'homoscédasticité
17:12 - Vérification de la multicollinéarité
19:00 - Vérification de la normalité
20:00 - Vérification de l'autocorrélation
20:57 - Quiz et abonnez-vous :)
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#100JoursDeML #LeCoinStat #datascience #machinelearning
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[@LeCoinStat]

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[@sweetlife305]

Je suis en pleine reprise après une longue période de maternité. Vos vidéos sont un trésor. Merci

[@LeCoinStat]

Bonne reprise à vous 🤗

[@mustaphabouafia969]

Le background musique de la vedio cest exactement comme celle de Guillaume machine learnia ,excellent travail❤

[@vm3552]

Dès que j'ai vu ta vidéo je me suis abonné.
Continue ainsi 🎉🎉🎉

[@LeCoinStat]

Bienvenue sur la chaîne 🎉🎉🎉

[@Proarmelo]

Sincèrement, tu as l'art d'enseigner. J'apprends beaucoup de choses avec tes vidéos. Je suis statisticien mais j'ignorais beaucoup de choses importantes que je découvre dans tes vidéos. Bravo!
Pour ta question: Si le modèle devrait avoir une constante et qu'on ne l'intègre pas dans notre modèle alors le R2 ne peut plus signifier le pouvoir explicative du modèle.

[@LeCoinStat]

Merci beaucoup pour ce retour😇

[@Serge-DesireZOLA]

Vidéo très instructive et complète. Veuillez juste diminuer le débit pour permettre un suivi plus attentif. Merci.

[@dyle-m6l]

Merci beaucoup §

[@LeCoinStat]

Je t'en prie Salabiakou

[@warysmadia9074]

La prise en compte d’une constante dans la méthode des moindre carré (ols), permet de réduire la variance des résidus. Le modèle permet de mieux restituer le lien entre la variable dépendante (à expliquer) et les variables indépendantes (explicatives).

[@nembotralf379]

commencer par les modeles les plus simple .............merci❤

[@LeCoinStat]

Always👌

[@warysmadia9074]

Génial !! Merci Natacha.

[@LeCoinStat]

Je t'en prie Warys:)

[@dyle-m6l]

Merci beaucoup !

[@LeCoinStat]

Je t'en prie:)

[@kombopdadouglasbeauclair6582]

Très très bien expliqué!

[@LeCoinStat]

Merci

[@lionelnbassebahan2165]

Une très bonne référence pour construire un modèle de régression linéaire sur python

[@LeCoinStat]

Thanks Lionel

[@laminegueye7718]

Vraiment merci

[@LeCoinStat]

De rien Lamine

[@enviedapprendre3188]

🤩🤩

[@LeCoinStat]

😇

[@johnfreezer5842]

❤❤ merci ✌️

[@LeCoinStat]

Avec plaisir John

[@enviedapprendre3188]

Pourriez-vous faire la même chose en utilisant Sklearn svp ?

[@LeCoinStat]

Je note à to do list