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Chapitre 1. Les fondamentaux du Machine Learning
Comparons les algorithmes de régression linéaire dont nous avons parlé jusqu’ici
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(rappelons que m est le nombre d’observations du jeu d’entraînement et n son nombre
de variables).
Tableau 1.1 – Comparaison d’algorithmes de régression linéaire
Algorithme
m
grand
Hors-
mémoire
possible
?
n
grand
Hyper-
paramètres
Normali-
sation
requise
?
Scikit-
Learn
Équation normale rapide non lent 0 non non disponible
SVD rapide non lent 0 non
LinearRegression
DG ordinaire lent non rapide 2 oui
SGDRegressor
DG stochastique rapide oui rapide
≥
2
oui
SGDRegressor
DG par mini-lots rapide oui rapide
≥
2
oui
SGDRegressor
Il n’y ...