Méthodes de Régression

Thème : Machine Learning supervisé
16 heures
Data Scientist Data Analyst

La régression est un ensemble de méthodes statistiques utilisées pour modéliser la relation d'une variable quantitative par rapport à une ou plusieurs autres. Scikit-learn fournit de nombreux modèles, allant de la simple régression linéaire univariée à la régression Elastic-Net avancée.

Compétences acquises

-Maîtriser le modèle de régression linéaire simple, un classique en Datascience
- Maîtriser les modèles de régression logistique, pénalisés et Elastic-Net
- Connaître les principales métriques d'évaluation des modèles de régression utilisés en Machine Learning

Exemple de mise en pratique

- Un exemple d'utilisation du Machine Learning en assurance : anticipation du taux de rachat d'un contrat d'assurance vie

- Score d'analyse de sentiments

- Évaluation de biens mobiliers ou immobiliers

- Estimation de la consommation d'énergie

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