Apprenez à interpréter la régression linéaire multiple avec plus de deux variables indépendantes et ce qu’il faut rechercher dans la sortie. Découvrez comment vérifier les hypothèses ...

La régression linéaire multiple est un algorithme d'apprentissage automatique. Avec l'utilisation de cette méthode, des prévisions et des tendances basées sur une variété de facteurs ...

Ce projet utilise la régression linéaire multiple pour prédire les profits d'une entreprise en fonction de variables telles que les dépenses en publicité, les ventes, et d'autres facteurs économiques.

Découvrez l’objectif d’un test F partiel en régression multiple et comment comparer deux modèles imbriqués avec des variables ou des interactions différentes.

La régression de séries temporelles, c'est-à-dire de variables indexées par le temps, peut poser des problèmes, en particulier à cause de la présence d'autocorrélation dans les variables donc aussi ...

Ensuite, vérifiez le modèle et la vérification des hypothèses de régression linéaire multiple. DataMining_FinalProject-RFE : Utiliser RFE pour sélectionner les variables les plus effcientes.

La régression logistique est une technique statistique qui a pour objectif, à partir d’un fichier d’observations, de produire un modèle permettant de prédire les valeurs prises par une variable ...