# Regression lineaire — Data

来源：https://www.kaggle.com/competitions/codemlregressionlineaire/data

采集时间：2026-10-20T10:06:37Z

Statistics NBA 2017-2018
Ce dataset est composé de 19 colonnes, chacune représentant un attribut décrivant leur performance. Il sera question de trouver le lien entre les différentes statistiques et le salaire, afin de pouvoir prédire ce dernier.
Puisque le dataset est composé de plusieurs colonnes, on vous encourage fortement d'utiliser la librairie matplotlib afin de visualiser les données et de découvrir les liens entre les différentes données.
File descriptions
train.csv
- the training set
test.csv
- the test set
sampleSubmission.csv
- a sample submission file in the correct format
Data fields
Age
- Age du joueur en question
MP
- Minutes Played: nombre de minutes jouées à travers la saison
PER
- Player Efficiency Rating:  Contribution pondérée du joueur
TS%
- True Shooting %: Pourcentage des tirs rentrés prenant en compte les 3 Points, les 2 Points et les free throws
FG
- Field Goals: Nombre de tirs réussis
FGA
- Field Goal Attempted: Nombre de tirs essayés
FG%
- Field Goal Percentage: Pourcentage des tirs réussis
3P
- 3 Pointers: Nombre de 3Point réussis
3PA
- 3 Pointers Attempted: Nombre de 3 points essayés
3P%
- 3 Point Pourcentage: Pourcentage de 3 point réussis
eFG%
- Efficient Field Goal %: Pourcentage des tirs réussis en fonction des 3P et des 2P
FT%
- Free Throw %: Pourcentage des free throws réussis (1 point)
ORB
- Offensive Rebound: Nombre d'offensive rebounds
DRB
- Defensive Rebound: Nombre de defensive rebounds
AST
- Assists: Nombre d'assistes compté durant la saison
STL
- Steals: Nombre de steals compté durant la saison
BLK
- Blocks: Nombre de blocks compté durant la saison
PTS
- Points: Nombre de points compté durant la saison
Salary
- Salaire du joueur
Particularités pour le fichier test.csv
Une colonne ID est ajouté dans le fichier afin d'identifier le joueur. De plus, la colonne "Salary" a été retirée. Vous devez donc prédire le salaire de ces joueurs en utilisant la régression linéaire. Lors de la soumission il est important que le fichier que vous soumettiez contienne deux colonnes: une colonne "ID", et une colonne "Predicted".  Consultez le fichier sample_submission pour voir un exemple d'un fichier valide. Le processus d'évaluation est décrite dans la section "Evaluation".