Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les modèles de régression sont des outils statistiques essentiels utilisés en analyse prédictive pour comprendre et quantifier les relations entre variables. Ils permettent de prédire la valeur d’une variable dépendante (ou variable cible) en fonction d’une ou plusieurs variables indépendantes (ou variables prédictives).
C'est l'un des modèles les plus basiques. La régression linéaire simple cherche à ajuster une ligne droite à un ensemble de données. Il s'appuie sur la formule : [ Y = a + bX ] où : ( Y ) est la variable dépendante, ( X ) est la variable indépendante, ( a ) est l'intercept de la ligne, ( b ) est la pente de la ligne.
La régression linéaire multiple étend le concept de la régression linéaire simple en incluant plusieurs variables indépendantes. L'équation devient alors : [ Y = a + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn ] Cette approche permet de modéliser des données plus complexes et d'améliorer la précision des prédictions.
Contrairement aux modèles de régression linéaire, la régression logistique est utilisée lorsque la variable dépendante est catégorique (par exemple, succès/échec, vrai/faux). Elle modélise la probabilité qu'un événement se produise en utilisant la fonction logit. L'équation est donnée par : [ P(Y=1) = \frac{1}{1 + e^{(a + bX)}} ] Ce type de régression est particulièrement utile en classification binaire.
Il existe plusieurs autres types de modèles de régression comme la régression polynomiale, qui permet de modéliser des relations non linéaires, et la régression Ridge (une forme de régularisation) pour lutter contre le surajustement des données.
Les modèles de régression sont largement utilisés dans divers domaines tels que l'économie (prévision des ventes), l'ingénierie (prévision de la maintenance), le marketing (modélisation des comportements d'achat), et bien d'autres.
Ainsi, les modèles de régression forment le noyau de nombreuses techniques de prévision utilisées dans l'analyse de données moderne.