L’ erreur moyenne absolue en pourcentage (MAPE) est couramment utilisée pour mesurer la précision prédictive des modèles. Il est calculé comme suit : MAPE = (1/n) * Σ(|réel – prédiction| / |réel|) * 100 où: Σ – un symbole qui signifie «...
L’ erreur quadratique moyenne (MSE) est un moyen courant de mesurer la précision de prédiction d’un modèle. Il est calculé comme suit : MSE = (1/n) * Σ(réel – prédiction) 2 où: Σ – un symbole fantaisiste qui signifie « somme »...
Une « courbe en cloche » est le surnom donné à la forme d’unedistribution normale , qui a une forme distincte en « cloche » : Ce tutoriel explique comment créer une courbe en cloche en Python. Comment créer une courbe en...
En statistiques, le regroupement est le processus consistant à placer des valeurs numériques dans des groupes . La forme de regroupement la plus courante est connue sous le nom de regroupement à largeur égale , dans laquelle nous divisons un ensemble...
Supposons que nous disposions de l’ensemble de données suivant en Python qui affiche le nombre de ventes réalisées par un certain magasin chaque jour de la semaine pendant cinq semaines : import numpy as np import pandas as pd import seaborn as...
Une pyramide des âges est un graphique qui montre la répartition par âge et par sexe d’une population donnée. C’est utile pour comprendre la composition d’une population et la tendance de la croissance démographique. Ce tutoriel explique comment créer la pyramide...
L’ indice de similarité Jaccard mesure la similarité entre deux ensembles de données. Il peut aller de 0 à 1. Plus le nombre est élevé, plus les deux ensembles de données sont similaires. L’indice de similarité Jaccard est calculé comme suit :...
Le test de McNemar est utilisé pour déterminer s’il existe une différence statistiquement significative dans les proportions entre les données appariées. Ce didacticiel explique comment effectuer le test de McNemar en Python. Exemple : le test de McNemar en Python Supposons que...
Le test exact de Fisher est utilisé pour déterminer s’il existe ou non une association significative entre deux variables catégorielles. Il est généralement utilisé comme alternative au test d’indépendance du chi carré lorsqu’un ou plusieurs comptes de cellules dans un tableau...
Un test d’ajustement du chi carré est utilisé pour déterminer si une variable catégorielle suit ou non une distribution hypothétique. Ce didacticiel explique comment effectuer un test d’ajustement du chi carré en Python. Exemple : test d’adéquation du chi carré en Python...