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Méthodes paramétriques<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Les méthodes paramétriques impliquent une approche basée sur un modèle en deux étapes.

1. Tout d’abord, nous faisons une hypothèse sur la forme fonctionnelle, ou forme, de f. Par exemple, une hypothèse très simple est que f est linéaire dans X : f(X) = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp.
Il s'agit d'un modèle linéaire. Une fois que nous avons supposé que f est linéaire, le problème de l’estimation de f est grandement simplifié. Au lieu d'avoir à estimer une fonction f(X) de dimension p entièrement arbitraire, il suffit d'estimer les coefficients p + 1 β0, β1,...,βp.

2. Une fois qu'un modèle a été sélectionné, nous avons besoin d'une procédure qui utilise les données d'entraînement pour ajuster ou entraîner le modèle. Dans le cas du train d'ajustement de modèle linéaire, nous devons estimer les paramètres β0, β1,...,βp. Autrement dit, nous voulons trouver des valeurs de ces paramètres telles que Y ≈ β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp. L’approche la plus courante pour ajuster le modèle est appelée moindres carrés (ordinaires).<end_of_turn><eos>