Sélecteur De Vitesse Repliable Pour Suzuki Sv650 (99-02) — Régression Linéaire Python

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<-- --> Produit Description Prix unitaire Quantité Total Total * [! ] * [! ] * [! Selecteur sv 650 pro. ] Panier 0 0 Aucun produit À définir Livraison 0, 00€ Total Commander Produit ajouté au panier avec succès Quantité Total Il y a 0 produits dans votre panier. Il y a 1 produit dans votre panier. Total produits Frais de port À définir Taxes 0, 00€ Total Continuer mes achats Commander Connexion Créez votre compte Menu Accueil Stock motos Pièces détachées Accessoires Services Réemploi Notre boutique utilise des cookies pour améliorer l'expérience utilisateur, nous vous recommandons d'accepter leur utilisation pour profiter pleinement de votre navigation. J'accepte Plus d'informations

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Pièce moto: arbre de sélecteur SUZUKI 650 Dans notre réserve de pièces détachées pour moto SUZUKI 650, nous avons à votre disposition cette pièce: arbre de sélecteur SUZUKI 650cc pour votre moto modèle SV. Si cet article ne correspond pas, vous pouvez découvrir une autre sélection de pièces détachées de marque SUZUKI pour votre véhicule.

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Revenons à la première figure, étant donné qu'on a vu qu'il existe une relation linéaire entre x et y peut poser un modèle linéaire pour expliquer ce modèle: Avec et deux nombres réels. La méthode intuitive pour déterminer les nombres et, consiste à effectuer une interpolation linéaire, c'est à dire sélectionner deux couples (x, y) et (x', y') puis trouver le couple (a, b) solution du système d'équation: Le problème de cette méthode, c'est que les valeurs de a et b qu'on déterminent dépendent des couples de points (x, y) et (x', y') choisit. L'idée de la régression linéaire est de déterminer, le couple de valeurs (a, b) qui minimisent l'erreur quadratique. Ici, notre jeux de données contient points. On désigne par l'ensemble des couples de valeurs de notre jeux de données. Le couple qui minimise l'erreur quadratique est solution du problème d'optimisation suivant: La régression linéaire multiple Dans la partie précédente, on a considéré une suite de couples de points. Dans certains cas, on peut être amené à expliqué les valeurs par les variables explicatives, c'est à dire qu'on souhaite expliquer la variable, par variables explicatives.

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Pour approfondir vos connaissances à ce sujet vous pouvez cliquer ici. Passons à l'étape suivante: Création d'un modèle de régression linéaire Dans cette partie le jeu de données que nous allons utiliser est le suivant: Boston Housing Dataset, sa description est disponible ici: Boston Housing data En gros ce jeu de données comprend le prix des maisons dans les différentes zones de Boston. L'objectif sera de prédire le prix des maisons (variable expliquée) grâce aux différentes informations présentes dans le jeu de données (variables explicatives). Nous suivons comme d'habitude la méthodologie CRISP-DM Méthode CRISP-DM Allez c'est parti! Nous importons les librairies nécessaires import numpy as np import as plt import pandas as pd import seaborn as sns%matplotlib inline Compréhension des données from sets import load_boston donnees_boston = load_boston() () On a le résultat suivant: dict_keys(['data', 'target', 'feature_names', 'DESCR']) Le dictionnaire contient data (les informations sur les différentes maisons à boston), target (le prix des maisons), feature_names (noms des différentes caractéristiques du jeu de données) et DESCR (la description du jeu de données).

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from sklearn import linear_model ([1, 5, 15, 56, 27]). reshape(-1, 1) print("The input values are:", Z) edict(Z) print("The predicted values are:", output) Production: The input values are: [[ 1] [ 5] [15] [56] [27]] The predicted values are: [ 2. 23636364 6. 91515152 18. 61212121 66. 56969697 32. 64848485] Ici, vous pouvez voir que nous avons fourni différentes valeurs de X à la méthode predict() et qu'elle a renvoyé la valeur prédite correspondante pour chaque valeur d'entrée. Nous pouvons visualiser le modèle de régression linéaire simple à l'aide de la fonction de bibliothèque matplotlib. Pour cela, nous créons d'abord un nuage de points des valeurs X et Y réelles fournies en entrée. Après avoir créé le modèle de régression linéaire, nous allons tracer la sortie du modèle de régression par rapport à X en utilisant la méthode predict(). Cela nous donnera une ligne droite représentant le modèle de régression, comme indiqué ci-dessous. from sklearn import linear_model import as plt (X, Y) tter(X, Y, color = "r", marker = "o", s = 30) y_pred = edict(X) (X, y_pred, color = "k") ('x') ('y') ("Simple Linear Regression") () Production: Implémentation de la régression multiple en Python Dans la régression multiple, nous avons plus d'une variable indépendante.