Régression
Modèles & architecturesTechnique pour prédire une valeur numérique à partir de données existantes.
Explication
La régression est une méthode d'apprentissage automatique qui permet de prédire une valeur continue, comme un prix, une température ou un score, en se basant sur des données historiques. Elle identifie les relations entre plusieurs variables pour établir une équation mathématique simple. Par exemple, un outil IA utilisant la régression peut estimer le prix d'une maison en fonction de sa surface, de son emplacement ou de son âge.
Cette approche est particulièrement utile pour anticiper des tendances ou des résultats chiffrés. Elle est largement utilisée dans des domaines comme la finance, la santé ou le marketing, où les décisions reposent souvent sur des prévisions précises. Contrairement à la classification, qui attribue une catégorie, la régression donne une réponse numérique.
Un cas concret : un commerçant peut utiliser un modèle de régression pour prévoir ses ventes du mois prochain en analysant les données des mois précédents, comme les promotions ou la météo.
Cas d'usage
- ✓Prédire le chiffre d'affaires d'une entreprise pour le trimestre suivant
- ✓Estimer le prix de vente d'un bien immobilier
- ✓Anticiper la demande en énergie d'un bâtiment
- ✓Calculer le temps de trajet en fonction du trafic
- ✓Évaluer l'impact d'une campagne publicitaire sur les ventes