Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
Les algorithmes de classification sont essentiels dans le domaine du Machine Learning et sont largement utilisés dans la recherche UX pour segmenter les utilisateurs et prévoir leurs comportements. Les algorithmes de classification sont des modèles prédictifs qui attribuent une étiquette ou une classe à des exemples donnés. La classification est une méthode d'apprentissage supervisé où l'algorithme apprend à partir d'un ensemble de données étiquetées.
Régression Logistique: Bien que le terme "régression" apparaisse dans son nom, cet algorithme est utilisé pour des tâches de classification. Il sert principalement à prédire des résultats binaires, par exemple, si un utilisateur achète ou non un produit.
kNearest Neighbors (kNN): Cet algorithme classe un exemple selon la classe majoritaire des k exemples les plus proches dans l'espace des caractéristiques. Il est particulièrement utile lorsque les frontières entre les classes sont complexes ou non linéaires.
Arbres de Décision: Cet algorithme utilise un arbre structurel pour diviser les données en sousgroupes basés sur des tests sur les caractéristiques. Chaque nœud de l'arbre représente une caractéristique et ses branches représentent les résultats des tests.
Support Vector Machines (SVM): Les SVM cherchent à trouver l’hyperplan optimal qui sépare les données de manière maximale entre les différentes classes. Ils sont efficaces pour les tâches de classification binaire et peuvent être adaptés pour les tâches multiclasses.
Naive Bayes: Cet algorithme est basé sur le théorème de Bayes et est particulièrement efficace pour les grandes bases de données. Il est souvent utilisé pour le scoring d'emails et la classification de documents.
Dans la recherche UX, les algorithmes de classification peuvent être utilisés pour: