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Modèles de classification-Résumé de la leçon

L'analyse bivariée fait référence à l'analyse simultanée de deux variables. Il explore la possibilité d'une relation ou de différences entre deux variables et l'importance qui en résulte.
La corrélation est une mesure statistique qui indique dans quelle mesure deux variables ou plus fluctuent ensemble. Une corrélation positive indique dans quelle mesure ces variables augmentent ou diminuent en parallèle, tandis qu'une corrélation négative indique dans quelle mesure une variable augmente lorsque l'autre diminue.
La saisonnalité fait référence à la présence de variations dans les données qui se produisent à intervalles réguliers spécifiques qui sont inférieurs à un an.
L'erreur standard résiduelle (RSE) est le montant moyen que la réponse va dévier de la courbe de régression réelle et elle peut également être considérée comme une mesure de l'absence d'ajustement entre le modèle et les données.
Le codage factice est une façon d'incorporer des variables nominales dans l'analyse de régression.
Le modèle de classification de l'analyse discriminante linéaire est le mieux utilisé pour les variables de réponse multi-classes.
La technique de classification des voisins du K-Nearest n'assume aucune forme fonctionnelle de la relation entre les variables.