Résumé
Dans ce module, vous avez appris à utiliser la régression pour créer un modèle Machine Learning qui prédit des valeurs numériques. Vous avez ensuite utilisé l’infrastructure scikit-learn dans Python pour effectuer l’apprentissage et évaluer un modèle de classification.
Bien que scikit-learn soit une infrastructure populaire pour l’écriture de code afin d’effectuer l’apprentissage de modèles de régression, vous pouvez également créer des solutions d’apprentissage automatique pour la régression à l’aide des outils graphiques de Microsoft Azure Machine Learning. Vous pouvez en savoir plus sur le développement sans code des modèles de régression à l’aide d’Azure Machine Learning dans le module Créer un modèle de régression avec le concepteur Azure Machine Learning.
Problématique : Prédire les prix de l’immobilier
Vous pensez que vous êtes prêt à créer votre propre modèle de régression ? Relevez le défi de prédire les prix de biens immobiliers dans le notebook 02 - Real Estate Regression Challenge.ipynb !
Remarque
Le temps nécessaire pour traiter ce test facultatif n’est pas compté dans la durée estimée de ce module. Vous pouvez ainsi y consacrer autant de temps que nécessaire.