Régression Linéaire Python Numpy - Que Faire Reste D Une Purée De Pomme De Terre? – Answersadvice
L'une ou l'autre méthode fonctionnerait, mais examinons les deux méthodes à des fins d'illustration. Vous pouvez ensuite copier le code ci-dessous en Python: Une fois que vous exécutez le code en Python, vous observerez trois parties: (1) La première partie montre la sortie générée par sklearn: Cette sortie comprend l'interception et les coefficients., Vous pouvez utiliser ces informations pour construire l'équation de régression linéaire multiple comme suit: Stock_Index_Price = (Intercept) + (Interest_Rate coef)*X1 + (Unemployment_Rate coef)*X2 Et une fois que vous avez branché les chiffres: Stock_Index_Price = (1798. 4040) + (345. 5401)*X1 + (-250. 1466)*X2 (2) La deuxième partie affiche la sortie prévue en utilisant sklearn: Imaginez que vous souhaitez prédire le prix de l'indice boursier après avoir collecté les données suivantes: Taux d'intérêt = 2, 75 (c. -à-d.,, X1= 2. 75) Taux de chômage = 5. 3 (c'est-à-dire X2= 5. 3) Si vous branchez ces données dans l'équation de régression, vous obtiendrez le même résultat prédit que celui affiché dans la deuxième partie: Stock_Index_Price = (1798.
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Nous présentons le résultat directement ici: où 'représente la transposée de la matrice tandis que -1 représente l'inverse de la matrice. Connaissant les estimations des moindres carrés, b ', le modèle de régression linéaire multiple peut maintenant être estimé comme: où y 'est le vecteur de réponse estimé. Remarque: La dérivation complète pour obtenir les estimations des moindres carrés dans la régression linéaire multiple peut être trouvée ici. Vous trouverez ci-dessous la mise en œuvre de la technique de régression linéaire multiple sur l'ensemble de données de tarification des maisons de Boston à l'aide de Scikit-learn. from sklearn import datasets, linear_model, metrics boston = datasets. load_boston(return_X_y = False) X = y = from del_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0. 4, random_state = 1) reg = nearRegression() (X_train, y_train) print ( 'Coefficients: \n', ef_) print ( 'Variance score: {}'. format ((X_test, y_test))) ( 'fivethirtyeight') tter(edict(X_train), edict(X_train) - y_train, color = "green", s = 10, label = 'Train data') tter(edict(X_test), edict(X_test) - y_test, color = "blue", s = 10, label = 'Test data') (y = 0, xmin = 0, xmax = 50, linewidth = 2) (loc = 'upper right') ( "Residual errors") La sortie du programme ci-dessus ressemble à ceci: Coefficients: [-8.
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Dans notre précédent article Créer Un Modèle De Régression Linéaire Avec Python, nous avons présenté de façon générale la régression linéaire. Nous aborderons dans cet article le cas de la régression polynomiale. Pour rappel: La régression linéaire est un modèle (analyse) qui a pour but d'établir une relation linéaire entre une variable (appelée variable expliquée) par une ou plusieurs autres variables (appelées variables explicatives). Par exemple, il peut exister une relation linéaire entre le salaire d'une personne et le nombre d'années passées à l'université. Alors la question est de savoir si notre modèle de régression linéaire sera autant performant s'il n'existe pas de relation linéaire entre la variable expliquée et le ou les variable(s) expliquée(s)? Plan de l'article Dans cet article nous allons aborder les points suivants Le problème de la régression linéaire La Régression polynomiale l'Over-fitting et l'Under-fitting La régression polynomiale avec python L'une des grandes hypothèses de la régression linéaire est bien évidement l'existence d'une relation de linéaire entre les variables expliquées (y) et explicatives (x).
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Sous cette hypothèse la fonction est alors strictement convexe elle admet donc un unique minimum. Ce minimum est le $\beta_{MV} $ qu'on cherche et il vérifie la relation: Ou encore: Soit: On a donc notre première méthode d'implémentation de la régression linéaire, il suffit de poser. Cependant, avant d'effectuer quelconque régression linéaire, il faut toujours vérifier si la matrice de design est régulière.
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Vous pouvez télécharger le fichier csv ici. data = ad_csv('') # On transforme les colonnes en array x = (data['YearsExperience']) y = (data['Salary']) # On doit transformer la forme des vecteurs pour qu'ils puissent être # utilisés par Scikit learn x = shape(-1, 1) y = shape(-1, 1) On a deux colonnes, Years of experience le nombre d'années d'expérience et Salary qui donne le salaire. D'abord, on peut commencer par tracer la première variable en fonction de l'autre. On remarque bien la relation de linéarité entre les deux variables. tter(x, y) La fonction tter permet de tracer un nuage de points. Le résultat est le suivant: Evolution du salaire en fonction du nombre d'années d'expérience (Source: Kaggle) Il est temps de construire le modèle: reg = LinearRegression(normalize=True) (x, y) Je rappelle que l'on souhaite trouver la droite f(x)=ax+b qui minimise l'erreur. Pour accéder à ces valeurs on peut écrire: a = ef_ b = ercept_ Traçons la courbe de prédictions: ordonne = nspace(0, 15, 1000) tter(x, y) (ordonne, a*ordonne+b, color='r') On obtient le résultat suivant: Résultat de la régression avec Scikit learn Voilà!
evalPolynonmialRegression(4) Nous obtientenons bien évidemment un meilleur modèle. La performance du modèle sur la base dapprentissage -------------------------------------- Lerreur quadratique moyenne est 2. 90954689132934 le score R2 est 0. 9014517366633048 La performance du modèle sur la base de test Lerreur quadratique moyenne est 3. 457159901752652 le score R2 est 0. 8473449481539901 Ressources complémentaires Le Notebook de l'article La doc de sklearn sur les différentes méthodes de regression L'underfitting L'Overfitting Petit Récap En somme, nous avons présenté dans cet article la regression polynomiale. En effet la différence entre la regression polynomiale et a regression linéaire est l'utilisation d'un polynome pour décrire la relation entre les variables. Nous avons pu aborder dans la foulée les notions de d'overfitting et de underfitting. N'hesitez pas à laisser des commentaires pour les questions et suggestions.
on ne trouve pas de semblable préparation du filet dans la région!! publié le 09/04/2020 suite à une commande du 28/03/2020 Excellent Allergènes Céleri
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Cette très ancienne technique de cuisson est facile à réaliser. Elle évite l'ajout massif de matières grasses. Elle supporte bien l'ajout d'épices ou autre condiment et est une bonne vectrice de leur saveur. Les inconvénients de la cuisson à l'eau Perte d'une bonne partie de la vitamine C et en moindre mesure des vitamines B1, B5, B9, A, due à la hausse de la température de l'eau. Fuite de certains minéraux et des vitamines hydrosolubles dans l'eau de cuisson: vous ne bénéficierez de leurs vertus que si vous consommez l'eau de cuisson. La perte en sels minéraux des viandes bouillies est très importante. Kassler cuisson à l'eau. Astuces pour réussir une cuisson à l'eau Utiliser de l' eau gazeuse plutôt que de l'eau plate. Cela permet de fixer la couleur des aliments qui sont alors plus attrayants visuellement. Cela accélère aussi la cuisson, fait fondre la cellulose des légumes grâce aux minéraux contenus dans cette eau. Respecter scrupuleusement les temps de cuisson afin de ne pas avoir un aliment avec une consistance trop molle.
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Une bonne recette nordique ce plat complet au rôti de porc fumé (kassler), cuit en "sandwich" d'ananas, de tomates, de fromage blanc assaisonné à la moutarde et à l'estragon. Une cuisine facile, gourmande, qui va étonner et régaler toute la tablée! Kassler gratiné au fromage, moutarde estragon, ananas, tomate, fromage fondu Wikipedia Kassler (rôti de porc fumé) gratiné au fromage de campagne, moutarde estragon, ananas, tomate, gruyère pour 4 personnes Temps de préparation: 15 min Temps de cuisson: 12 min Temps total: 30 min Ingrédients: 400 g de kassler (rôti de porc fumé) 1. 5 cas de moutarde 60 g de fromage de campagne ou fromage blanc ½ cac d'estragon 4 tranches d'ananas 1 grosse tomate 4 tranches de fromage fondu ou à défaut fromage râpé 4 à 5 pommes de terre cuites à l'eau beurre persil sel, poivre muscade, paprika Préparation: Mettez les pommes de terre épluchées à cuire (10 min à la cocotte minute, après rotation). Kassler cuisson à l'eau potable. Préchauffez le four à 250 degrés. Coupez en tranches le kassler (8).
Test de cuisson: si on peut faire entrer sans résistance la lame d'un couteau pointu jusqu'au cœur des pommes de terre, elles sont cuites. Jeter l'eau de cuisson, dessécher les pommes de terre en agitant la casserole sur la plaque éteinte, jusqu'à ce qu'elles deviennent blanchâtres. De même on peut se demander, Quelle salade à la purée de pommes de terre? L'omelette à la purée de pommes de terre est express, la tourte savoyarde divinement fondante… et les salades débordent d'idées, de la salade de maquereaux, pommes de terre, tomates et olives jusqu'à la recette aux fèves et asperges ou à la salade jar au poulet, pommes de terre et tomates cerises! De cette façon, Comment cuire les pommes de terre? Salade de Pâtes Kassler et Tomates - Frédel. Les pommes de terre précoces ou nouvelles ne conviennent pas, car elles ont une teneur trop faible en amidon. Cuire les pommes de terre à découvert dans l'eau salée env. 20 minutes sur feu moyen. Test de cuisson: si on peut faire entrer sans résistance la lame d'un couteau pointu jusqu'au cœur des pommes de terre, elles sont cuites.