Quand devriez-vous utiliser un modèle linéaire pour l’apprentissage automatique ?
Les modèles linéaires sont l’une des techniques d’apprentissage automatique les plus simples et les plus utilisées. Ils reposent sur l’hypothèse qu’il existe une relation linéaire entre les entités en entrée et la variable en sortie. Mais comment savoir quand utiliser un modèle linéaire pour votre problème de machine learning ? Dans cet article, vous découvrirez les avantages et les limites des modèles linéaires, les types de problèmes qu’ils peuvent résoudre et les critères d’évaluation de leurs performances.
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Muhammed Ashiq Abdul KhaderCybersecurity at Daimler Truck
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Varadrajan KunsavalikarAssociate Data Scientist at Genzeon | Azure AI Certified | Working on GenAI I LLM | Classic ML |Python | Data Structure
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Vishal BasutkarData Scientist | Machine Learning Operations Engineer | Data Engineer | MS Alumnus of Northeastern University | Former…