📊 𝕮𝖔𝖒𝖕𝖗𝖊𝖓𝖉𝖗𝖊 𝖑𝖆 𝕽é𝖌𝖗𝖊𝖘𝖘𝖎𝖔𝖓 𝕷𝖎𝖓é𝖆𝖎𝖗𝖊 : 𝖀𝖓 𝕻𝖎𝖑𝖎𝖊𝖗 𝖉𝖊 𝖑’𝕬𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊 𝕾𝖙𝖆𝖙𝖎𝖘𝖙𝖎𝖖𝖚𝖊 𝖊𝖙 𝕻𝖗é𝖉𝖎𝖈𝖙𝖎𝖛𝖊

La 𝗿é𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗹𝗶𝗻é𝗮𝗶𝗿𝗲 est une technique fondamentale en statistique et en science des données. Elle permet de modéliser les relations entre différentes variables, d’établir des prédictions et d’en tirer des 𝗲𝗻𝘀𝗲𝗶𝗴𝗻𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀 𝗽𝗿é𝗰𝗶𝗲𝘂𝘅. Cette méthode est largement utilisée dans des domaines variés comme 𝗹’é𝗰𝗼𝗻𝗼𝗺𝗶𝗲❟ 𝗹𝗮 𝗯𝗶𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶𝗲❟ 𝗼𝘂 𝗲𝗻𝗰𝗼𝗿𝗲 𝗹𝗲 𝗺𝗮𝗰𝗵𝗶𝗻𝗲 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴.

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✅ 𝓐𝓿𝓪𝓷𝓽𝓪𝓰𝓮𝓼 :

• Prévision efficace : Elle permet de prédire des résultats à partir de données existantes, facilitant ainsi la planification et la prise de décision.
• Identification des tendances : Elle met en lumière les liens entre variables, révélant des schémas importants.
• Simplicité d’interprétation : Accessible aux débutants, elle constitue un excellent point de départ pour apprendre l’analyse de données.

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⚠️ 𝓟𝓸𝓲𝓷𝓽𝓼 𝓭𝓮 𝓿𝓲𝓰𝓲𝓵𝓪𝓷𝓬𝓮 :

• Hypothèse de linéarité : Le modèle suppose une relation linéaire, ce qui n’est pas toujours adapté à toutes les données.
• Sensibilité aux valeurs aberrantes : Les outliers peuvent fausser les résultats si on ne les traite pas correctement.
• Choix des variables : Des variables non pertinentes peuvent réduire la performance du modèle.

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💡 𝓥𝓲𝓼𝓾𝓪𝓵𝓲𝓼𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 :

L’illustration représente une régression linéaire simple, où chaque point traduit une paire de données, et la ligne indique la meilleure droite d’ajustement. Cette droite aide à prédire comment une variable explicative influence une variable cible.

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🔧 𝓞𝓾𝓽𝓲𝓵𝓼 𝓻𝓮𝓬𝓸𝓶𝓶𝓪𝓷𝓭é𝓼 :

• 𝔼𝕟 ℝ : Utilisez ggplot2 pour les visualisations détaillées et lm() pour ajuster un modèle linéaire.
• 𝔼𝕟 ℙ𝕪𝕥𝕙𝕠𝕟 : Appuyez-vous sur matplotlib pour les graphiques et scikit-learn pour la régression linéaire.

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