Fondamentaux de la régression en apprentissage automatique

Souhaitez-vous découvrir des informations à partir des données et prédire des résultats numériques ? La régression en apprentissage automatique fournit les outils essentiels pour prévoir des valeurs continues, des cours boursiers aux taux de désabonnement des clients. Ce cours vous dotera des connaissances fondamentales et des compétences pratiques pour concevoir, implémenter et évaluer des modèles de régression à l'aide de techniques standard de l'industrie et de bibliothèques Python, vous permettant de faire des prédictions basées sur les données. Ce que vous apprendrez : * Apprenez les principes fondamentaux de la régression en apprentissage automatique et ses différents types. * Comprenez les techniques essentielles de prétraitement des données pour construire des modèles robustes. * Construisez et entraînez des modèles de régression linéaire, polynomiale et régularisée à l'aide de Python. * Évaluez avec précision les performances du modèle à l'aide de métriques telles que R-carré, MAE et RMSE. * Interprétez les coefficients du modèle et analysez l'importance des caractéristiques pour une meilleure compréhension. * Appliquez les concepts de base de la persistance et du déploiement de modèles pour une utilisation pratique. * Entraînez-vous à implémenter des modèles de régression sur des ensembles de données du monde réel pour une application pratique. Le cours commence par des concepts et une terminologie fondamentaux, puis progresse à travers la préparation des données, la sélection des modèles, l'entraînement, l'évaluation et l'interprétation. Vous explorerez des exemples et des exercices pratiques pour consolider votre compréhension. Ce cours est conçu pour les débutants absolus sans expérience préalable en apprentissage automatique ou en statistiques avancées. Une familiarité de base avec la programmation Python est utile mais pas strictement requise, car les extraits de code sont expliqués en détail. Commencez votre voyage dans la modélisation prédictive et libérez la puissance de l'analyse de régression.