Régression linéaire

Quel est le but principal de la régression linéaire en intelligence artificielle ?

Classification d'images

Prédiction d'un résultat continu

Regroupement de données

Analyse de sentiment dans le texte

. Quelles sont les variables clés en régression linéaire ?

Uniquement indépendantes

Uniquement dépendantes

Dépendantes et indépendantes

Aucune des réponses ci-dessus

Dans le contexte de la régression linéaire, que signifie le surajustement (overfitting) ?

Complexité du modèle inadéquate

Modèle ajustant trop étroitement les données d'entraînement

Prétraitement des données insuffisant

Manque de mise à l'échelle des caractéristiques

Quelle métrique est couramment utilisée pour évaluer les modèles de régression linéaire ?

Précision

Précision positive

Erreur quadratique moyenne (MSE)

Score F1

Quel est le but de la mise à l'échelle des caractéristiques (feature scaling) en régression linéaire ?

Introduire du bruit dans les données

Veiller à ce que toutes les caractéristiques contribuent de manière égale

Supprimer les valeurs aberrantes

Simplifier le modèle

Que signifie le terme "régression" dans la régression linéaire ?

Prédiction de catégories

Prédiction d'une valeur numérique

Identification des valeurs aberrantes

Sélection de caractéristiques

Comment la régression linéaire multiple diffère-t-elle de la régression linéaire simple ?

Utilise une seule variable

Implique plusieurs variables indépendantes

Limitée aux données catégoriques

Ignore le prétraitement des données

Quel est le but principal de l'analyse exploratoire des données (EDA) en régression linéaire ?

Entraînement du modèle

Compréhension de la structure des données

Mise à l'échelle des caractéristiques

Déploiement du modèle

Dans la validation croisée, quel est le but de l'ensemble de validation ?

Entraîner le modèle

Tester le modèle

Évaluer la performance du modèle pendant l'entraînement

Sélection de caractéristiques

Quelle est la signification des techniques Ridge et Lasso en régression linéaire ?

Visualisation du modèle

Prétraitement des données

Correction du surajustement grâce à la régularisation

Encodage des variables catégoriques

Régression linéaire

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