Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'intelligence artificielle et plus spécifiquement l'apprentissage automatique se base sur une variété de méthodologies pour faire des prédictions et des classifications. Les méthodes de régression sont essentielles dans ce cadre, en particulier pour les problèmes où l'objectif est de prédire des valeurs continues.
La régression est une approche statistique utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante (aussi appelée variable cible) et une ou plusieurs variables indépendantes (les prédicteurs). Contrairement aux méthodes de classification qui assignent des catégories, les méthodes de régression prévoient des valeurs numériques.
Il existe plusieurs types de régression, chacune adaptée à des types de données et à des structures de problèmes spécifiques :
y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε
, où y
est la variable dépendante, β0
est l'ordonnée à l'origine, β1, β2,..., βn
sont les coefficients des variables indépendantes et ε
représente l'erreur.Utilisation : Cela est couramment utilisé lorsque les relations entre les variables sont approximativement linéaires.
Régression logistique :
Utilisation : Cette méthode est précieuse lorsqu'on veut prédire des résultats binaires tels que vrai/faux, succès/échec.
Régression polynomial :
n
. La formule est : y = β0 + β1x1 + β2x1^2 + ... + βnx1^n + ε
.Utilisation : Utile lorsque la relation entre les variables suit une courbe plutôt qu'une ligne droite.
Régression Ridge (ou régression en crête) :
y = Xβ + λΣ|β|
.Utilisation : Employée lorsque le modèle risque de surajuster les données d'entraînement.
Régression Lasso :
Les méthodes de régression sont cruciales car elles permettent de: Comprendre la relation entre les variables, Prédire des valeurs continues, Aider à la prise de décision.
Elles ont des applications diverses, allant de la prévision des ventes à l'analyse de risques financiers en passant par l'évaluation de performances sportives.