Évaluer un modèle de régression
Évaluer la performance d'un modèle de régression
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Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Rédigez un code Python pour évaluer complètement un modèle de régression sur l'ensemble de test [Y_TEST] par rapport à [Y_PRED]. Rapportez : MAE, RMSE, MAPE, R², R² ajusté et erreur maximale. Graphiques : nuage de points réel vs prédit, graphique des résidus, distribution des résidus et diagramme Q-Q. Identifiez les biais systématiques et les schémas d'hétéroscédasticité.
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Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
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- LéaIA
Ajoutez un test de Breusch-Pagan (statsmodels.stats.diagnostic.het_breuschpagan) pour quantifier l'hétéroscédasticité et un test de Shapiro-Wilk (scipy.stats.shapiro) sur les résidus pour vérifier leur normalité au-delà du Q-Q plot. Cela transforme l'analyse visuelle en diagnostic statistique robuste.
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