Régression linéaire: tester vos connaissances

Effectuons un test rapide. Pour réussir ce quiz, vous devez répondre correctement à au moins 4 questions.

Cours d'initiation au machine learning: régression linéaire

  1. Quelle proposition est un exemple de paramètre calculé pendant l'entraînement d'un modèle de régression linéaire ?

  2. Complétez la phrase

    Saisissez un ou plusieurs mots pour compléter la phrase.

    Supposons que vous créez 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 (étiquette), année du modèle (caractéristique), PVC (caractéristique), kilométrage kilométrique (feature) et carburant (feature). Combien y aura-t-il de pondérations 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 droite sur un plan de coordonnées cartésien qui traverse les coordonnées (0, 2) et (10, 7). 10 points de données sont également représentés sur le graphique 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, sauf (4, 6) et (8, 4).

  4. Lequel de ces éléments contrôle la taille des pas de l'algorithme de descente de gradient ?

  5. Supposons que vous entraîniez un modèle de régression linéaire et que, après environ 100 itérations, vous remarquiez que la perte est élevée et qu'elle tend à la baisse, mais pas de manière significative. Quel est le problème ?

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