RÉGRESSION / 11 · EXERCICE
R² : comparaison à une référence constante
R² compare l’erreur du modèle à celle de la prédiction constante égale à la moyenne des y évalués.
R² = 1 correspond à des prédictions parfaites ; R² = 0 au même critère quadratique que cette référence ; R² < 0 à une erreur plus grande. Ce n’est ni un taux de bonnes réponses ni une garantie de causalité.
Un R² élevé sur l’entraînement n’implique pas un R² élevé sur de nouvelles données.
Exemple expliqué
- 1
ss_res = np.sum((y-y_hat)**2)Dispersion résiduelle : ce que le modèle ne prédit pas.
- 2
ss_tot = np.sum((y-np.mean(y))**2) r2 = 1-ss_res/ss_totLa formule suppose une cible non constante. Si ss_tot = 0, R² n’est pas défini par cette expression.
Code à compléter
Calculer ss_res, ss_tot et r2 ; afficher r2.
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.