Algorithme de régression linéaire
Pour bien comprendre la régression linéaire, il est utile de savoir comment l'algorithme fonctionne. Le code de lm() fait des centaines de lignes, car il doit gérer n'importe quelle formule et n'importe quel jeu de données. Toutefois, pour une régression linéaire simple sur un seul jeu de données, vous pouvez implémenter un algorithme de régression linéaire en seulement quelques lignes de code.
Le déroulement est le suivant :
- Rédiger un script qui calcule la somme des carrés.
- Transformer ce script en fonction.
- Utiliser la fonction d'optimisation générale de R pour trouver les coefficients qui minimisent cette somme.
Les valeurs explicatives (la colonne n_convenience de taiwan_real_estate) sont disponibles sous x_actual.
Les valeurs de la réponse (la colonne price_twd_msq de taiwan_real_estate) sont disponibles sous y_actual.
Cette activité fait partie du cours
Régression intermédiaire en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Set the intercept to 10
intercept <- ___
# Set the slope to 1
slope <- ___
# Calculate the predicted y values
y_pred <- ___
# Calculate the differences between actual and predicted
y_diff <- ___
# Calculate the sum of squares
___