MODÈLES / 07 · EXERCICE
Ajouter des colonnes et ajuster la courbe
Deux nouvelles colonnes permettent de réutiliser LinearRegression pour une relation non linéaire.
Le nuage, la droite et le polynôme sont comparés sur les mêmes données. Le tri ne modifie pas l’apprentissage : il sert seulement à tracer les lignes de gauche à droite.
Exemple expliqué
- 1
df["Length2"] = df["Length"]**2 df["Length3"] = df["Length"]**3Calcul vectorisé et ajout de deux colonnes au DataFrame.
- 2
X = df[["Length", "Length2", "Length3"]] model = LinearRegression().fit(X, y)Trois caractéristiques numériques obtenues à partir d’une seule mesure.
- 3
ordre = np.argsort(df["Length"].to_numpy())Positions qui classent les observations par longueur.
- 4
ax.plot(df["Length"].to_numpy()[ordre], y_hat[ordre])La même permutation s’applique aux abscisses et aux prédictions.
Code à compléter
Créer les colonnes de degrés 2 et 3, ajuster model et lineaire, comparer leurs RMSE d’apprentissage, puis tracer le nuage et les deux courbes.
Saisie autonome · crédit complet après réussite
Le résultat apparaîtra ici.
Session Python
Les variables restent disponibles entre les pages. Un rechargement efface les variables ; le code et l’utilisation de l’aide restent enregistrés dans cet onglet.