• 📝Note

    Notre forum se distingue de la concurence autant par son accueil courtois que par son riche contenu qu'il présente.
    Si vous avez l'intention de vous inscrire et de rejoindre notre communauté, sachez que le contenu du forum sera invisible pour les membres non présentés (0 posteur) ou non encore approuvés !
    De plus, si votre objectif est de ne pas vous présenter, sachez que votre compte sera supprimé dans les 48 heures suivantes votre inscription afin d'éviter d'encombrer inutilement notre base de données.

    ⚠️Avertissement
    L'utilisation d'un VPN ou d'un Proxy est prohibé lors de votre inscription.
    Le but est de protéger notre communauté d'individus malveillants ou indésirables.
    Toute inscription derrière un Proxy ou VPN sera rejetée en tant que SPAM !

Tutoriel Choisir les algorithmes ML pour les problèmes de régression

Sylvain

Administrateur

Introduction​

Le choix d'un algorithme de machine learning (ML) pour un problème de régression est une étape cruciale dans le processus de développement d'un modèle. Plusieurs facteurs entrent en jeu, allant de la nature des données à la performance du modèle. Ce guide vous aidera à naviguer à travers ces choix pour sélectionner l'algorithme de régression le plus approprié.


🔍 Évaluation de la Nature des Données

  • Type de données
    • Données continues ou discrètes
    • Présence de variables catégorielles
  • Dimensionnalité
    • Nombre de caractéristiques (features)
    • Corrélation entre les caractéristiques
  • Volume de données
    • Taille de l'ensemble de données
    • Ratio entre les observations et les caractéristiques

🛠️ Algorithme à considérer

  • Régression linéaire
    • Bon pour les relations linéaires
    • Facile à interpréter
  • Régression Ridge/Lasso
    • Utile pour la régularisation
    • Gère bien la colinéarité
  • Arbres de décision/Forêts aléatoires
    • Gère bien les variables catégorielles
    • Capable de modéliser des relations non-linéaires
  • Réseaux neuronaux
    • Puissants pour les relations complexes
    • Nécessitent beaucoup de données

⚠️ Avertissement

La complexité d'un algorithme ne garantit pas nécessairement une meilleure performance. Une évaluation rigoureuse à l'aide de la validation croisée est indispensable.


📝 Note

🔗 Il est souvent bénéfique de combiner plusieurs modèles en utilisant des techniques comme le stacking pour améliorer les performances.


Références​


Conclusion​

Le choix d'un algorithme de machine learning pour des problèmes de régression est loin d'être trivial. Il dépend de nombreux facteurs tels que le type de données, leur volume et la nature des relations entre les variables. Le succès du modèle final repose non seulement sur le choix de l'algorithme, mais aussi sur une validation et une évaluation soigneuses. Le bon choix d'algorithme peut grandement faciliter le développement et l'efficacité du modèle final.
 

Un don pour TE

Campagne 2024

Aidez-nous à financer l'hébergement
Objectif
325.00 €
Reçu
105.00 €
Cette collecte de dons se termine dans

Statistiques du forum

Discussions
11 727
Messages
21 296
Membres
420
Dernier inscrit
boboboph

Visiteurs en ligne

Membres
0
Invités
41
Total
41
General chit-chat
Aides Utilisateurs
  • Personne ne discute en ce moment.
      Marcel_By_MTR Marcel_By_MTR: @demain
      Retour
      Haut Bas