Commit 10d219e8 authored by TheophilePACE's avatar TheophilePACE
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regression 0.1

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# Regression
Rappel problème de régression
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## Dataset
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Consultation de la doc du dataset
Chargement du dataset boston
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## Analyse exploratoire et préparation du dataset
Étudier les corrélations
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Split du dataset boston
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##
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## Linear regression
Modèle classique, assez peu puissant et interprétable. Basée sur la Mean Square Error. Très sensible au outliers.
Trouver le modèle sur scikit learn.
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Run sur boston. afficher les coef de chaque features. Quelles features sont significative?
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## Arbre de régression
Rappel modèle
image
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Essayer avec une profondeur max de 3
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Essayer avec une profondeur max de 5
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Essayer avec une profondeur max de 10
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Comparer les résultats
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## Random forest
Trouver sur scikit
image
modèle
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Essayer avec 3 arbres
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Essayer avec 10 arbres
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100 arbres
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Comparer avec les arbres de régression. Quels sont les avantages?
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_optionel_ Tracer le résultat avec 1 arbre, 3 arbres et 100 arbres
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## Si vous vous ennuyez
Comparer les différents modèles, en lançant tout ça su le test
Faire une régression sur le résultat d'une PCA (touchy)
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