Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
La régression linéaire et la régression logistique sont deux des techniques fondamentales en machine learning. Elles sont cruciaux pour prévoir les résultats et comprendre les relations entre les variables.
La régression linéaire est une méthode pour modéliser la relation entre une variable dépendante (cible) et une ou plusieurs variables indépendantes (prédicteurs). Elle s'applique principalement aux problèmes de prédiction continue.
La formule générale pour une régression linéaire est: [ y = \beta0 + \beta1 x1 + \beta2 x2 + ... + \betan xn + \epsilon ]
Elle est principalement utilisée pour: Prévisions : Par exemple, prévoir les ventes en fonction des prix. Compréhension des relations : Identifier si et comment deux variables sont liées.
La régression logistique est utilisée pour les problèmes de classification plutôt que de régression. Contrairement à la régression linéaire qui prévoit une valeur continue, la régression logistique prévoit la probabilité qu'un événement se produise (sortie binaire: 0 ou 1).
La formule de la régression logistique est la transformation logistique de la sortie linéaire : [ p = \frac{1}{1 + e^{(\beta0 + \beta1 x1 + \beta2 x2 + ... + \betan xn)}} ]
Elle est idéale pour: Classification binaire : Par exemple, déterminer si un email est un spam ou non. Applications médicales : Prévoir la probabilité de développement d'une maladie.
Ces deux modèles sont des fondamentaux du machine learning. Une bonne compréhension de ces concepts est essentielle pour développer des modèles prédictifs efficaces.
La régression linéaire et la régression logistique sont utilisées pour résoudre des problèmes différents, mais elles partagent des concepts de base similaires. Leur maîtrise vous permet d'analyser et de modéliser correctement différents types de données.