 Quels sont les composants d'un modèle de régression linéaire ?
Les composants d'un modèle de régression linéaire sont les variables indépendantes (entrées) utilisées pour prédire la variable dépendante (sortie). Le modèle est une équation mathématique composée de ces variables et des coefficients ou poids de chaque variable. Cette équation est utilisée pour prédire les valeurs de la variable dépendante en fonction des valeurs des variables indépendantes. Les coefficients sont déterminés par un processus appelé optimisation, qui est utilisé pour minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la sortie réelle.