Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'implémentation de la régression logistique est une étape cruciale pour comprendre comment ce modèle fonctionne en pratique. Utilisons un langage de programmation populaire comme Python avec des bibliothèques dédiées au machine learning, notamment scikitlearn.
Avant de commencer, il est essentiel de préparer les données. Cela inclut le nettoyage, la normalisation et la division en ensembles de formation et de test. Par exemple :
```python import pandas as pd from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.preprocessing import StandardScaler
data = pd.readcsv("cheminversvotrefichier.csv")
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']] y = data['target']
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, testsize=0.2, randomstate=42)
scaler = StandardScaler() Xtrain = scaler.fittransform(Xtrain) Xtest = scaler.transform(Xtest) ```
Avec scikitlearn, la création d'un modèle de régression logistique est simple et rapide.
```python from sklearn.linearmodel import LogisticRegression
model = LogisticRegression() model.fit(Xtrain, ytrain) ```
Une fois le modèle entraîné, il doit être évalué pour vérifier ses performances. Pour cela, nous utilisons des métriques comme l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1.
```python from sklearn.metrics import accuracyscore, precisionscore, recallscore, f1score
ypred = model.predict(Xtest)
accuracy = accuracyscore(ytest, ypred) precision = precisionscore(ytest, ypred) recall = recallscore(ytest, ypred) f1 = f1score(ytest, ypred)
print(f"Accuracy: {accuracy}") print(f"Précision: {precision}") print(f"Rappel: {recall}") print(f"Score F1: {f1}") ```
Imaginons que nous souhaitions prédire si une personne a une maladie cardiaque basée sur des variables telles que l'âge, la pression artérielle et le cholestérol :
Utiliser la régression logistique pour des prédictions binaires permet de résoudre de nombreux problèmes pratiques où la classification non linéaire est essentielle.