Algorithme de régression linéaire

La régression linéaire est un algorithme qui fournit une relation linéaire entre une variable indépendante et une variable dépendante pour prédire le résultat des événements futurs. Il s'agit d'une méthode statistique utilisée dans la science des données et l'apprentissage automatique pour une analyse prédictive.

1. Qu'est-ce que la régression linéaire avec l'exemple?
2. Quel algorithme est le meilleur pour le modèle de régression?
3. Qu'entend-on par algorithme de régression?

Qu'est-ce que la régression linéaire avec l'exemple?

Si nous utilisons la publicité comme variable prédictive, la régression linéaire estime que les ventes = 168 + 23 publicité. Autrement dit, si les dépenses publicitaires sont augmentées d'un million d'euros, les ventes devraient augmenter de 23 millions d'euros, et s'il n'y avait pas de publicité, nous nous attendrions à des ventes de 168 millions d'euros.

Quel algorithme est le meilleur pour le modèle de régression?

La méthode d'estimation la plus connue de régression linéaire est la méthode des moindres carrés.

Qu'entend-on par algorithme de régression?

Les algorithmes de régression prédisent les valeurs de sortie en fonction des fonctionnalités d'entrée des données alimentées dans le système. La méthodologie incontournable est que l'algorithme construit un modèle sur les fonctionnalités des données de formation et l'utilisation du modèle pour prédire la valeur des nouvelles données.