Partie 1 · Concepts
Quelle catégorie de modèle choisir ?
Il n'existe pas de modèle capable de traiter tous les problèmes. La catégorie à utiliser dépend du besoin. Le cours distingue :
| Catégorie | Quand ? |
|---|---|
| Régression | On prédit une mesure numérique pouvant prendre beaucoup de valeurs (variable quantitative). |
| Classification | On prédit une variable qualitative : binaire (deux issues) ou plusieurs classes. |
| Détection d'anomalies | On met en évidence les individus au comportement atypique par rapport aux autres. |
Selon les notes du cours, l'apprentissage supervisé (il y a une cible connue) représente la large majorité des sujets : il répond à un besoin précis et le degré de pertinence du modèle s'évalue facilement. L'apprentissage non supervisé est davantage expérimental et sa performance est généralement complexe à évaluer.
Règle pratique : regarde la cible. Quantitative → régression. Qualitative → classification.
Vérifie que tu as compris
Tu veux prédire le nombre de passagers d'une ligne de bus. Quelle catégorie ?
Les neuf cas du cours
| Problème | Catégorie | Raison |
|---|---|---|
| Consommation d'électricité | Régression | mesure continue |
| Résiliation de contrats à 12 mois | Classification | binaire : résilié ou non |
| Menaces informatiques | Détection d'anomalies | comportement atypique |
| Emails de clients mécontents | Classification | positif / négatif |
| Affluence dans les transports publics | Régression | nombre de passagers (discrète) |
| Caractères manuscrits | Classification | nombre fini de caractères (même s'il est grand) |
| Pannes de machines dans les 24 h | Classification | événement binaire |
| Température extérieure | Régression | mesure continue |
| Langue d'un texte | Classification | une langue parmi plusieurs |
Vérifie que tu as compris
Prédire si une machine tombera en panne dans les 24 h relève de…
Vérifie que tu as compris
Pour reconnaître des caractères manuscrits, il y a beaucoup de caractères possibles. Quelle catégorie ?