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Apprendre Défi : Prédire les Prix à l'Aide de la Régression Polynomiale | Choosing the Best Model
Régression Linéaire Avec Python

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Défi : Prédire les Prix à l'Aide de la Régression Polynomiale

Pour ce défi, il s'agit de construire la même régression polynomiale de degré 2 que dans le défi précédent. Cependant, il sera nécessaire de diviser l'ensemble en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test afin de calculer la RMSE pour ces deux ensembles. Cette étape est indispensable pour évaluer si le modèle présente un surapprentissage ou un sous-apprentissage.
Voici un rappel de la fonction train_test_split() à utiliser.

Et également un rappel de la fonction mean_squared_error() nécessaire pour calculer la RMSE :

rmse = mean_squared_error(y_true, y_predicted, squared=False)
Tâche

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  1. Assigner la DataFrame contenant uniquement la colonne 'age' de df à la variable X.
  2. Prétraiter X à l'aide de la classe PolynomialFeatures.
  3. Diviser l'ensemble de données en utilisant la fonction appropriée de sklearn.
  4. Construire et entraîner un modèle sur l'ensemble d'entraînement.
  5. Prédire les cibles pour les ensembles d'entraînement et de test.
  6. Calculer la RMSE pour les ensembles d'entraînement et de test.
  7. Afficher le tableau récapitulatif.

Solution

Une fois la tâche terminée, il sera possible de constater que la RMSE du test est même inférieure à celle de l'entraînement. Habituellement, les modèles n'obtiennent pas de meilleurs résultats sur des instances non vues. Ici, la différence est minime et due au hasard. Notre jeu de données est relativement petit et, lors de la division, l'ensemble de test a reçu des points de données légèrement meilleurs (plus faciles à prédire).

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

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