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import pandas as pd
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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from sklearn.linear_model import LinearRegression
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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df = pd.read_csv("data\\data_emple.csv")
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distance = df.iloc[0:len(df),1].values.reshape(-1, 1)
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time = df.iloc[0:len(df),2].values.reshape(-1, 1)
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model = LinearRegression()
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# Entrainement
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model.fit(time,distance)
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# Afficher les coefficients du modèle
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print("Coefficients :", model.coef_)
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print("Intercept :", model.intercept_)
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# Supposons que vous avez de nouvelles données pour lesquelles vous voulez faire des prédictions
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new_time_data = np.array([1000]).reshape(1,-1) # Exemple de nouvelles données pour 'time'
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# Faire des prédictions sur les nouvelles données
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predicted_distance = model.predict(new_time_data)
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# Afficher les prédictions
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print("Prédictions de distance :", predicted_distance[0])
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