Régression Linéaire avec Scikit-Learn et Python

Vous connaissez les bases de Python et vous souhaitez franchir un cap en vous initiant à la science des données ? Ce livre est fait pour vous.
La régression linéaire est l'une des techniques d'apprentissage automatique les plus fondamentales et les plus largement utilisées dans la pratique professionnelle. Elle constitue une porte d'entrée idéale vers le monde de la modélisation prédictive, parce qu'elle offre un excellent compromis entre puissance, simplicité d'implémentation et lisibilité des résultats.
Cet ouvrage vous propose un parcours structuré en 30 fiches courtes et autonomes, conçues pour vous accompagner pas à pas, du tracé d'un premier graphique avec Matplotlib jusqu'à la mise en production d'un modèle prédictif au sein d'une interface graphique PySide6. Chaque notion est introduite avec ses fondements intuitifs, illustrée par un exemple concret et mise en pratique grâce à un code Python commenté et reproductible.

Au programme
- Maîtriser Matplotlib pour explorer et visualiser vos données.
- Comprendre la régression linéaire et ses métriques d'évaluation.
- Entraîner et interpréter un modèle avec Scikit-Learn.
- Mener à bien quatre projets concrets de prédiction.
- Construire une application avec une interface PySide6.
- Produire des visualisations élégantes avec Seaborn.

À qui s'adresse ce livre ?
Ce livre s'adresse aux débutants en science des données qui maîtrisent déjà les bases de Python et qui souhaitent acquérir des compétences immédiatement opérationnelles. Aucune connaissance préalable de Scikit-Learn, de Matplotlib ou de Seaborn n'est requise, et les notions statistiques mobilisées sont rappelées au moment où elles deviennent utiles.
Un style simple, des explications progressives, des projets réalistes : tous les ingrédients sont réunis pour vous donner confiance et pour ancrer durablement vos nouvelles compétences.