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Visualiser le compromis

Nous savons que le compromis biais-variance est la base pour traiter des problèmes comme le surapprentissage et le sous-apprentissage en Machine Learning.

Dans cet ultime exercice, vous allez revoir une dernière fois notre jeu de données weather en visualisant la différence entre des modèles à fort biais et à forte variance à l’aide des variables déjà importées preds et preds2.

Pour rappel, nous utilisons la variable explicative Temp9am pour prédire notre variable dépendante, Temp3pm. Les bibliothèques habituelles ont été importées.

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Use X and y to create a scatterplot
plt.scatter(____, ____)
plt.show()
Modifier et exécuter le code