Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L'analyse prédictive repose souvent sur des modèles de classification pour catégoriser les données en fonction de certaines caractéristiques observées. Les modèles de classification sont employés lorsque la variable cible ou dépendante est qualitative, c'estàdire qu'elle représente des catégories distinctes plutôt qu'une valeur numérique continue. Par exemple, dans un contexte médical, un modèle de classification pourrait prévoir si un patient est susceptible d'être diagnostiqué avec une maladie spécifique (oui/non) en se basant sur des données médicales.
Arbres de décision : Ce modèle utilise une structure en arbre où chaque nœud représente un test sur un attribut, chaque branche représente le résultat de ce test, et chaque feuille représente une classe ou une décision. Les arbres de décision sont appréciés pour leur simplicité et leur interprétabilité.
Forêts aléatoires : Une extension des arbres de décision, les forêts aléatoires utilisent une collection d'arbres de décision formés sur divers sousensembles de données et d'attributs. Cette approche permet de réduire le surapprentissage et d'améliorer la précision des prédictions.
Machines à vecteurs de support (SVM) : Les SVM trouvent l'hyperplan optimal qui sépare les données de différentes classes avec le plus grand écart entre elles. Elles sont particulièrement efficaces pour les problèmes de classification en haute dimension.
kplus proches voisins (kNN) : Cette méthode classe un exemple en fonction des classes des k exemples les plus proches dans l'espace des caractéristiques. Simple et intuitif, kNN peut être puissant pour certains types de données mais peut devenir très coûteux en calcul pour de grands jeux de données.
Réseaux de neurones et apprentissage profond : Inspirés du cerveau humain, ces modèles sont capables de capturer des relations complexes et non linéaires dans les données. Les réseaux de neurones peuvent être particulièrement efficaces pour les grandes quantités de données et les problèmes complexes tels que la classification d'images.
Les modèles de classification trouvent des applications variées en ingénierie et ailleurs : diagnostic médical, détection de fraude, reconnaissance d'image, segmentation de marché, et bien d'autres. Dans chaque application, le choix du modèle dépend des caractéristiques des données et des objectifs spécifiques de l'analyse.
Les modèles de classification sont des outils puissants dans l'arsenal de l'analyse de données. Leur utilisation adéquate permet de transformer des données brutes en informations exploitables, facilitant ainsi la prise de décision et l'optimisation des processus.