Diagnostic des résidus
Détecter non-linéarité et hétéroscédasticité.
Trois formes, trois actions
Résidus vs prédits en entonnoir → variance croissante : log sur y ou pondération. Courbe → non-linéarité : carré, log, ou modèle non linéaire. Points isolés → outliers : instruire avant de supprimer.
resid = y_test - pipe.predict(X_test)
plt.scatter(pipe.predict(X_test), resid); plt.axhline(0)
Règle
Pas de complexification avant lecture des résidus. Un R² médiocre avec résidus structurés = modèle inadapté, pas manque de données.
Pas de correction en ligneConfrontez votre code aux résultats attendus du cours.