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Veuillez expliquer ce qu'est la "modélisation prédictive"
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La modélisation prédictive utilise des statistiques pour prédire les résultats. Le plus souvent, l'événement que l'on souhaite prédire se situe dans le futur, mais la modélisation prédictive peut être appliquée à tout type d'événement inconnu, quel que soit le moment où il s'est produit. Par exemple, les modèles prédictifs sont souvent utilisés pour détecter les crimes et identifier les suspects, après que le crime a eu lieu.
Dans de nombreux cas, le modèle est choisi sur la base de la théorie de la détection pour essayer de deviner la probabilité d'un résultat étant donné une quantité définie de données d'entrée, par exemple un e-mail déterminant la probabilité qu'il s'agisse d'un spam.
Les modèles peuvent utiliser un ou plusieurs classificateurs pour essayer de déterminer la probabilité qu'un ensemble de données appartienne à un autre ensemble. Par exemple, un modèle peut être utilisé pour déterminer si un e-mail est un spam ou un "ham" (non-spam).
Selon les limites de définition, la modélisation prédictive est synonyme ou chevauche largement le domaine de l'apprentissage automatique, tel qu'il est plus communément appelé dans les contextes universitaires ou de recherche et développement. Lorsqu'elle est déployée commercialement, la modélisation prédictive est souvent appelée analyse prédictive.
La modélisation prédictive est souvent opposée à la modélisation/analyse causale. Dans le premier cas, on peut être entièrement satisfait d'utiliser des indicateurs ou des substituts du résultat d'intérêt. Dans ce dernier cas, on cherche à déterminer de véritables relations de cause à effet. Cette distinction a donné lieu à une littérature en plein essor dans les domaines des méthodes de recherche et des statistiques et à l'affirmation commune selon laquelle "corrélation n'implique pas causalité".