Régression Linéaire Simple

La régression linéaire est l'algorithme le plus simple pour prédire une valeur continue (ex: prix d'une maison, température).

Exemples de Code

Régression Linéaire

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)
print("MSE:", mean_squared_error(y_test, predictions))

💪 À vous de jouer !

• Générez des données aléatoires linéaires (y = 2x + 1 + bruit).
• Entraînez un modèle de régression linéaire sur ces données.
• Visualisez la droite de régression par rapport aux points de données.