Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'implémentation d'un modèle de régression linéaire consiste à créer une ligne droite qui s'ajuste au mieux aux données d'entrée. Cela se fait généralement en utilisant des bibliothèques de machine learning en Python telles que scikitlearn ou statsmodels. Ces outils permettent de simplifier le processus de modélisation, ce qui nous permet de nous concentrer sur l'analyse des résultats obtenus.
Pour illustrer l'implémentation, nous allons utiliser la bibliothèque scikitlearn. Voici les étapes essentielles :
Modélisation : ```python from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.linearmodel import LinearRegression
X = data[['VariableIndépendante']] y = data['VariableDépendante']
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.2, randomstate=42)
modèle = LinearRegression() modèle.fit(Xtrain, ytrain) ```
Après avoir entraîné le modèle, il est crucial d'évaluer sa performance :
Prédictions :
python
prédictions = modèle.predict(Xtest)
Mesures de performance : ```python from sklearn.metrics import meansquarederror, r2score
mse = meansquarederror(ytest, prédictions) r2 = r2score(ytest, prédictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}') print(f'R² Score: {r2}') ```
Le Mean Squared Error (MSE) nous donne une idée de l'erreur moyenne commise par le modèle, tandis que le R² Score indique la proportion de la variance de la variable dépendante qui est prédite par la variable indépendante.
Les modèles de régression linéaire sont couramment utilisés dans divers secteurs :
L'implémentation d'un modèle de régression linéaire est une compétence essentielle en data science. Elle permet de comprendre et de prédire des relations linéaires dans les données. En utilisant des bibliothèques comme scikitlearn, ce processus est rendu accessible et efficace.