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No need for sklearn ..!

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| Choisir un bon vin : facile ?|
| --- |
|![](images/vin_choix.png)|
Pour cela, vous allez vous baser sur des propriétés **chimiques** du vin, qui sont des mesures objectives de son contenu.
Par exemple l'acidité du vin, sa teneur en sulfites, son taux d'alcoolémie, etc.
Par exemple l'acidité du vin, sa teneur en sulfites, son taux d'alcool, etc.
Vous avez donc constitué une *base de donnée* (un gros tableur donc), dans laquelle :
- d'un coté vous avez fait vos mesures sur une liste de vins, ce qui vous donne une dizaines de valeurs que vous enregistrez quelque part;
- de l'autre vous avez demandé à des consommateurs de donner une note au vin (disons entre 0 et 10).
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Etant donné que l'on a déjà les notes pour ces vins, on pourra alors vérifier que notre solution marche bien (ou pas).
%% Cell type:code id: tags:
``` python
from sklearn.model_selection import train_test_split
A, A_test, b, b_test = train_test_split(A_full, b_full, test_size=0.2, random_state=0)
nb_vins = A_full.shape[0]
taille_test = int( nb_vins*0.2 )
A_test = A_full[0:taille_test, :]
b_test = b_full[0:taille_test]
A = A_full[taille_test:, :]
b = b_full[taille_test:]
```
%% Cell type:markdown id: tags:
# III. Application des moindres carrés aux données viticoles
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### Sources :
- Données : le Wine Quality Dataset, récolté lors d'une étude de comparaison entre les vins rouges et blancs/verts portuguais http://www3.dsi.uminho.pt/pcortez/wine/
- Idée de l'exercice : [https://towardsdatascience.com/a-beginners-guide-to-linear-regression-in-python-with-scikit-learn-83a8f7ae2b4f](https://web.archive.org/web/20190605170834if_/https://towardsdatascience.com/a-beginners-guide-to-linear-regression-in-python-with-scikit-learn-83a8f7ae2b4f) par [Nagesh Singh Chauhan](https://twitter.com/nschauhan00?lang=fr)
%% Cell type:code id: tags:
``` python
```
......
......@@ -8,4 +8,3 @@ dependencies:
- ipympl
- ipywidgets
- pandas
- scikit-learn
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