Régression dans l'apprentissage automatique

  • Bienvenue Tutoriaux-Excalibur, le forum d'entraide Tutoriaux-Excalibur est votre destination ultime pour des tutoriaux et tutoriels détaillés faciles à suivre sur Windows 10/11, Office 365,
    Linux, et divers logiciels. Notre mission est de vous fournir des guides clairs et concis pour vous aider à maîtriser vos outils technologiques préférés.
    Nous encourageons les membres à participer activement en commentant, en posant des questions et en partageant leurs propres expériences, leurs trucs, astuces et tutoriels.
    Nous espérons que Tutoriaux-Excalibur.com deviendra votre ressource de choix pour tous vos besoins en matière de tutoriels technologiques. N'hésitez pas à explorer, apprendre et partager !

Sylvain

Membre du Staff
Administrateur
Membre VIP
Membre
30/12/19
14 619
1
4 704
114
Canada

Introduction​

L'apprentissage automatique, une branche de l'intelligence artificielle, est un domaine vaste et en constante évolution. Parmi les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique, la régression et la classification sont deux des techniques les plus couramment utilisées. Dans cet article, nous allons expliquer ce que sont la régression et la classification, comment elles fonctionnent, et dans quelles situations elles sont généralement utilisées.


📈 Régression​

  • Prédiction de valeurs continues
  • Modèles linéaires et non-linéaires
  • Méthodes populaires : Régression linéaire, régression polynomiale, régression logistique
  • Utilisation : Estimation des prix immobiliers, prévision météorologique, etc.
La régression est une technique qui permet de modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Le but est de prédire une valeur continue. Par exemple, la régression linéaire est souvent utilisée pour estimer les prix des biens immobiliers en fonction de différents facteurs comme la superficie, le nombre de chambres, etc.


🏷️ Classification​

  • Catégorisation d'objets
  • Modèles binaires et multiclasse
  • Méthodes populaires : Arbres de décision, machines à vecteurs de support, réseaux de neurones
  • Utilisation : Détection de spam, reconnaissance de caractères, diagnostic médical, etc.
La classification, en revanche, concerne la catégorisation d'objets dans différentes classes. Les modèles de classification peuvent être binaires (deux classes) ou multiclasse (plus de deux classes). Par exemple, un algorithme de classification peut être utilisé pour détecter si un e-mail est un spam ou non.


⚠️ Avertissement​

Bien que la régression et la classification soient deux techniques distinctes, certains algorithmes comme la régression logistique peuvent être adaptés pour les deux types de tâches.


📚 Références​


Conclusion​

La régression et la classification sont deux techniques fondamentales en apprentissage automatique, chacune avec ses propres applications et méthodes. La régression est plus adaptée pour prédire des valeurs continues, tandis que la classification est utilisée pour catégoriser des données. Il est essentiel de comprendre les nuances entre ces deux approches pour choisir la technique la plus appropriée à votre problème spécifique.
 

Un don pour TE

Campagne 2024

Aidez-nous à financer l'hébergement
Objectif
325.00 €
Reçu
193.97 €
Cette collecte de dons se termine dans

Record d'assistance en ligne

Membres: 6 le 9 Apr 2024
Invités: 344 le 29 Mar 2024
Record d'assistance : 344 , le 29 Mar 2024

Visiteurs en ligne

Membres
2
Invités
36
Total
38

Statistiques des forums

Discussions
14 217
Messages
24 339
Membres
441
Dernier inscrit
jsteck