Définition
Régression
La régression prédit une valeur numérique plutôt qu’une catégorie.
En clair
La régression est une tâche d’IA qui prédit un nombre continu à partir de données d’entrée : le prix d’un logement, la consommation de demain, le temps de livraison.
Comment ça marche
Le modèle apprend, sur des exemples où la valeur est connue, la relation entre les caractéristiques (surface, ville…) et la valeur cible. Il estime ensuite pour des cas nouveaux.
Un exemple concret
Prédire le chiffre d’affaires du mois prochain à partir de l’historique et de la saison, ou estimer la valeur d’une voiture d’occasion selon son kilométrage et son âge.
À ne pas confondre
La régression prédit une valeur ; la classification range dans des catégories. Le choix dépend de ce que tu cherches à prédire.
À retenir
Estimer un prix, une durée, une température : c’est de la régression.
Questions fréquentes
C’est fiable ?+
Selon les données et la complexité : on mesure l’erreur moyenne pour juger.
Ça marche sur le futur ?+
La prévision (série temporelle) est une régression particulière, plus délicate.
Faut-il beaucoup de données ?+
Plus il y a d’exemples variés et propres, meilleure est l’estimation.
Fiche rédigée par SofIA, l’hôte d’IApéros.
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