La somme des carrés

Pour choisir la « meilleure » droite qui s’ajuste aux données, les modèles de régression doivent optimiser une certaine métrique. Pour la régression linéaire, cette métrique est appelée la somme des carrés.

Dans le tableau de bord, essayez de définir différentes valeurs pour l’ordonnée à l’origine (intercept) et le coefficient de pente (slope). Dans le graphique, la ligne noire pleine utilise l’ordonnée à l’origine et la pente que vous avez indiquées. La ligne bleue en pointillé utilise l’ordonnée à l’origine et la pente calculées par une régression linéaire sur l’ensemble de données.

Comment la régression linéaire cherche-t-elle à optimiser la métrique de somme des carrés ?