Régression

On parle de régression lorsqu'on cherche à effectuer une prédiction de scalaire, en fonction d’un ensemble d’observations.

Exemple :

On cherche à prédire la valeur de la facture d’électricité mensuelle d'un appartement, en connaissant sa superficie, son DPE, sa date de construction…

Classification

On parle de classification quand on cherche à classer un ensemble d’observations.

Exemple :

On cherche à trier des mails par thème.

Voir aussi : all(), any(), append(), count(), enumerate(), extend(), filter(), float() format() input(), int(), isdigit(), isinstance(), items(), join(), endswith(), list(), map(), max(), mean(), min(), pop(), range(), len(), startswith(), zip(), type(), get(), symmetric_difference(), keys(), difference()

Numpy : arange(), array(), delete(), hsplit(), hstack(), linspace(), logical_and(), logical_or(), polyfit()

Pandas : concat(), concatenate(), describe(), dict(), drop_duplicates(), dropna(), fillna(), from_dict(), groupby(), head(), iloc, info(), insert(), isin(), melt(), merge(), pivot_table(), read_csv(), read_excel(), rename(), where()

Machine Learning : F1-Score, Précision, Rappel, Normalisation, Courbe d’apprentissage, Les résidus, Régression VS classification, Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Accuracy, L’astuce du noyau, Bases d’apprentissage et de test, Classes linéairement séparables, Apprentissage supervisé VS non-supervisé, Coefficient de détermination R2, Validation croisée

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