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prédire le prix des appartements database Boston

Primary LanguagePython

prediction_prix_des_apparts_boston

prédire le prix des appartements database Boston library import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.linear_model import SGDRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score import seaborn as sns

#IMPORTATION DES DONNEES

#Analyser les variables du dataset en affichant sa description

#Supprimer les valeurs nulles, s’il en existe.

#Analyse de corrélation.

#selection des variables explicatives (features)ou nom des colonne les plus corréllé

#Split the data into training/testing sets

Création du modèle de régression linéaire

Entrainement du modèle

Test du modèle

#Erreur quadratique moyenne (erreur d’estimation) Coefficient R2