Guide de Régression Linéaire: Prédiction de Bénéfices des Franchises
Table des matières
🚀 Introduction
📊 Compréhension des données
📈 Visualisation des données
📉 Analyse de la forme
📊 Analyse des données
🛠️ Prétraitement des données
📋 Chargement des packages
🧮 Transformation des données
🧐 Exploration des données
⚙️ Modélisation des données
🤖 Construction du modèle de régression linéaire
🔄 Entraînement du modèle
🔍 Évaluation du modèle
📈 Résultats et interprétation
📊 Analyse des résultats
📉 Interprétation des résultats
📈 Visualisation des prédictions
✨ Conclusion
🌐 Ressources
🚀 Introduction
Bienvenue dans ce guide sur la régression linéAire appliquée à la prédiction des bénéfices des franchises de restaurant. Dans cet article, nous allons explorer en détail comment mettre en œuvre un modèle de régression linéaire pour prédire les bénéfices en fonction de la population des villes. Nous suivrons pas à pas le processus enseigné par Andrew Ng dans son cours sur l'apprentissage automatique. Préparez-vous à plonger dans le monde de l'apprentissage automatique avec Python !
📊 Compréhension des données
Avant de plonger dans le processus de modélisation, il est essentiel de comprendre nos données. Cela implique de visualiser les données, d'analyser leur forme et d'explorer les relations entre les variables.
📈 Visualisation des données
La première étape consiste à visualiser nos données. La visualisation nous permet de comprendre la distribution de nos variables et de repérer d'éventuelles tendances ou anomalies.
📉 Analyse de la forme
Dans cette section, nous examinerons la forme de nos données, en vérifiant le nombre d'observations et de variables ainsi que les types de données de chaque variable.
📊 Analyse des données
Une analyse approfondie de nos données est essentielle pour identifier les relations entre les variables et comprendre la nature des données avec lesquelles nous travaillons.
🛠️ Prétraitement des données
Avant de construire notre modèle, nous devons prétraiter nos données pour les préparer à l'entraînement.
📋 Chargement des packages
Nous commencerons par charger les packages nécessaires à notre analyse et à notre modélisation, notamment NumPy et Matplotlib.
🧮 Transformation des données
Cette étape implique la transformation de nos données en un format adapté à notre modèle. Nous allons préparer nos ensembles d'entraînement et de test pour l'analyse.
🧐 Exploration des données
Nous explorerons nos données pour identifier les relations entre les variables et repérer d'éventuelles anomalies ou valeurs manquantes.
⚙️ Modélisation des données
Maintenant que nos données sont prêtes, nous pouvons passer à la phase de modélisation, où nous construirons et entraînerons notre modèle de régression linéaire.
🤖 Construction du modèle de régression linéaire
Dans cette section, nous expliquerons le fonctionnement de la régression linéaire et comment nous allons l'appliquer à notre ensemble de données.
🔄 Entraînement du modèle
Nous entraînerons notre modèle en utilisant l'algorithme de descente de gradient pour trouver les valeurs optimales des paramètres.
🔍 Évaluation du modèle
Nous évaluerons les performances de notre modèle en utilisant différentes mesures d'évaluation et en interprétant les résultats.
📈 Résultats et interprétation
Dans cette section, nous examinerons les résultats de notre modèle et les interpréterons pour comprendre leur signification dans le contexte de notre problème.
📊 Analyse des résultats
Nous analyserons les performances de notre modèle et examinerons comment il se comporte par rapport aux données d'entraînement et de test.
📉 Interprétation des résultats
Nous interpréterons les coefficients de notre modèle pour comprendre l'impact de chaque variable sur les bénéfices des franchises de restaurant.
📈 Visualisation des prédictions
Nous visualiserons les prédictions de notre modèle pour illustrer comment il capture les relations entre les variables.
✨ Conclusion
En conclusion, nous résumerons nos résultats et discuterons des implications de notre analyse pour la prédiction des bénéfices des franchises de restaurant à partir de la population des villes.
🌐 Ressources
Pour en savoir plus sur la régression linéaire et l'apprentissage automatique, consultez les ressources suivantes :
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