CFP DAS-C

Dans cette vidéo , découvrez l'importance du coefficient R², un indicateur clé en data science pour évaluer la performance des modèles de régression. Nous vous expliquons comment le R² mesure la proportion de variation expliquée par le modèle : un R² proche de 1 signifie que votre modèle prédit bien, tandis qu'un R² proche de 0 indique des prédictions moins fiables. À travers un exemple concret, vous verrez comment interpréter le R² et comprendre ses limites, notamment le risque de surajustement. Cette introduction pratique vous aidera à mieux analyser vos modèles et à utiliser le R² efficacement pour des résultats plus précis.

Lien de la vidéo : https://h2es-institute.com/free-lesson/r2

Points clés :

- R² (Coefficient de Détermination) : Mesure la proportion de la variance expliquée par le modèle.
- Interprétation : R² proche de 1 = bon ajustement du modèle ; proche de 0 = modèle peu performant.
- Exemple : Modèle de prédiction de prix immobilier avec un R² de 0,85 indique un modèle expliquant 85 % de la variance.
- Limites : Un R² élevé n'assure pas un bon modèle ; attention au surajustement et à la nécessité de métriques complémentaires.

Soutenance de la première cohorte du CFP DASC.
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