Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.
Explore la construction de modèles dans la régression linéaire, couvrant des techniques comme la régression par étapes et la régression par crête pour traiter la multicolinéarité.
