Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
La régression linéaire est l'une des méthodes d'analyse prédictive les plus simples et les plus utilisées. Elle vise à modéliser la relation entre une variable dépendante (ou cible) et une ou plusieurs variables indépendantes (ou prédicteurs) en trouvant la meilleure ligne droite (appelée droite de régression) qui minimise l'erreur entre les valeurs prédites et les valeurs réelles. Cette technique est particulièrement utile lorsque la relation entre les variables est supposée être linéaire.
La force de la régression linéaire réside dans sa simplicité et son interprétabilité. Cependant, elle suppose que la relation entre les variables est linéaire et que les erreurs sont normalement distribuées et indépendantes.
La régression logistique est une extension de la régression linéaire utilisée lorsque la variable dépendante est catégorielle (c.àd., binaire). Au lieu de modéliser directement la relation entre les variables indépendantes et la variable dépendante, la régression logistique modélise la probabilité que la variable dépendante prenne une certaine valeur (souvent 0 ou 1).
La régression logistique est particulièrement puissante pour les tâches de classification binaire. Elle offre une probabilité (entre 0 et 1) comme sortie, ce qui peut être interprété comme le degré de certitude de la prédiction.
Les deux techniques de régression sont des outils essentiels en analyse prédictive, mais elles diffèrent fondamentalement dans leur application. La régression linéaire est utilisée pour des problèmes de régression (prédiction d'une valeur continue), tandis que la régression logistique est utilisée pour des problèmes de classification binaire.
En résumé, comprendre les fondements des régressions linéaire et logistique permet de choisir la bonne stratégie pour modéliser les données contextuelles et obtenir des prédictions efficaces. Ces modèles sont souvent le point de départ vers des méthodes d'analyse prédictive plus complexes et sophistiquées.