Régression linéaire: testez vos connaissances

  1. Parmi les propositions suivantes, laquelle est un exemple de paramètre calculé lors de l'entraînement d'un modèle de régression linéaire ?

  2. Complétez la phrase

    Saisissez un ou plusieurs mots pour compléter la phrase.

    Supposons que vous créiez un modèle de régression linéaire pour prédire le prix de vente d'une voiture d'occasion. L'ensemble de données d'entraînement comprend les informations suivantes: prix soldé (libellé), année du modèle (fonctionnalité), prix catalogue (fonctionnalité), kilométrage au compteur kilométrique (fonctionnalité), consommation de carburant (fonctionnalité). Combien de pondérations y aura-t-il pour ce modèle ? ___

  3. Complétez la phrase

    Saisissez un ou plusieurs mots pour compléter la phrase.

    Examinez le graphique ci-dessous. Qu'est-ce que l'erreur quadratique moyenne ? ___

    Tracé d'une ligne sur un plan de coordonnées cartésiennes passant par les coordonnées (0, 2) et (10, 7). Le graphique comporte également 10 points de données avec les coordonnées (1, 2,5), (2, 3), (3, 3,5), (4, 6), (5, 4,5), (6, 5), (7, 5,5), (8, 4), (9, 6,5) et (10, 7). La ligne passe par tous ces points, à l'exception de (4, 6) et (8, 4).

  4. Quel élément contrôle la taille des étapes de l'algorithme de descente du gradient ?

  5. Supposons que vous entraîniez un modèle de régression linéaire. Après environ 100 itérations, vous remarquez que la perte est élevée et qu'elle tend à diminuer, mais pas de manière significative. D'où vient le problème ?