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Comprendre la corrélation

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Comprendre la corrélation

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Imaginez que vous êtes data scientist et que votre premier client est un agent immobilier. Votre client vous demande de lui développer une solution permettant de prédire avec précision le prix de la maison. Il vous fournit ces données. Chaque ligne est une maison. Vous avez les variables explicatives ou les features comme par exemple l'âge moyen de la maison, le nombre des chambres, le revenu moyen de la famille, la position géographique de la maison et bien sûr le prix de la maison qui est votre target. Avant d'entamer le développement du modèle, vous désirez identifier les variables ayant une influence plus marquée sur les prix des maisons. Slash, le nombre des chambres, les revenus moyens, etc. Vous allez donc commencer par une étude de corrélation. Votre objectif est d'identifier des relations potentielles entre les variables, c'est-à-dire mesurer la force et la direction entre deux variables. Et rien de plus efficace qu'une représentation visuelle pour saisir les relations entre…

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