La régression logistique en Machine Learning : déjouez ses faiblesses

[@jean-baptisteherold5525]

Bravo pour la vidéo! Très clair et pédagogique. j'apporte juste une précision pour les auditeurs futurs, la colinéarité et la corrélation ont un lien mais il ne s'agit pas de la même chose. La colinéarité est une forme de corrélation entre deux ou plusieurs variables qui permet de voir si ces variables mesurent la même chose. Des variables colinéaires sont forcement corrélées, par contre deux variables corrélées ne sont pas forcément colinéaires. Aussi, il est important dans le cas de vérification de la colinéarité de ne pas supprimer les variables corrélées sur base du test de corrélation, mais de calculer leur colinéarité.

[@latelierdata]

Oui effectivement tu as raison ! Merci pour la précision. C’est vrai qu’en Data Science, on a souvent tendance à associer les 2 alors que ce sont des notions distinctes. Ça pourrait être l’occasion pour moi de préciser cela dans une prochaine vidéo ;)

[@bridec361]

Excellente vidéo. Très bon résumé.

[@latelierdata]

Merci pour ton commentaire :D

[@ElBasraoui]

Excellente vidéo. Très bon résumé. Mais la multicolinéarité n'a aucune relation avec la corrélation (sauf que la première implique la deuxième)

[@latelierdata]

Très juste ! Merci pour ta précision :)

[@latelierdata]

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[@bridec361]

Je sors de la wild code school : en data ils veulent tous du 3 ans d'expériences sur divers languages. C'est vraiment chaud. T'en penses quoi stp ?