Le cours "Analyse de régression" permet aux étudiants d'acquérir les concepts fondamentaux de l'une des plus importantes méthodes d'Apprentissage supervisé, la régression. Les participants exploreront diverses techniques de régression et apprendront à les évaluer efficacement. En outre, les étudiants acquerront une expertise dans des sujets avancés, y compris la régression polynomiale, les techniques de régularisation (Ridge, Lasso, et Elastic Net), la validation croisée, et les méthodes d'ensemble (bagging, Boosting, et Pile). Grâce à des tutoriels interactifs et des études de cas pratiques, les étudiants acquerront une expérience pratique dans l'application de l'analyse de régression à des scénarios de données du monde réel. À la fin de ce cours, les étudiants seront en mesure de : 1. Comprendre les principes et l'importance de l'analyse de régression dans l'apprentissage supervisé. 2. Comprendre les concepts et les applications de la régression linéaire et son interprétation dans des ensembles de données du monde réel. 3. Explorer la régression polynomiale pour capturer les relations non linéaires entre les variables. 4. Appliquer les techniques de régularisation (Ridge, Lasso et Elastic Net) pour éviter le surajustement et améliorer la généralisation des modèles. 5. Mettre en œuvre des méthodes de validation croisée pour évaluer les performances des modèles et optimiser les Hyperparamètres. 6. Comprendre les méthodes d'ensemble (Bagging, Boosting et Pile) et leur rôle dans l'amélioration de la précision des modèles de régression. 7. Évaluer et comparer les performances de différents modèles de régression à l'aide de mesures appropriées. 8. Appliquer les techniques d'analyse de régression à des études de cas du monde réel, en prenant des décisions fondées sur des données. Tout au long du cours, les étudiants s'engageront activement dans des tutoriels et des études de cas, renforçant leurs compétences en analyse de régression et acquérant une expérience pratique dans l'application des techniques de régression à divers ensembles de données. En atteignant les objectifs d'apprentissage, les participants seront bien équipés pour exceller dans les tâches d'analyse de régression et prendre des décisions éclairées en utilisant des modèles de régression.