<bos><start_of_turn>system
You are a helpful AI assistant.
lista de codigos linguisticos disponibles: ["de", "fr"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
Regressions- versus Klassifizierungsprobleme<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Les variables peuvent être caractérisées comme quantitatives ou qualitatives (également quantitatives).
qualitatif dit catégorique). Les variables quantitatives prennent des valeurs numériques.
Les exemples incluent l’âge, la taille ou le revenu d’une personne, la valeur d’une maison, des données catégoriques.
et le prix d'une action. En revanche, les variables qualitatives prennent des valeurs dans l’une des K classes ou catégories différentes. Des exemples de variables de classe qualitatives incluent le sexe d'une personne (homme ou femme), la marque du produit acheté (marque A, B ou C), le fait qu'une personne soit en défaut de paiement ou non.
(oui ou non), ou un diagnostic de cancer (leucémie myéloïde aiguë,
Leucémie lymphoblastique ou pas de leucémie). Nous avons tendance à parler de problèmes
avec une réponse quantitative comme problèmes de régression, alors que ceux impliquent-
L'obtention d'une réponse qualitative est souvent qualifiée de problèmes de classification. classification
Toutefois, la distinction n’est pas toujours aussi nette. La régression linéaire des moindres carrés (chapitre 3) est utilisée avec une réponse quantitative, alors que la régression logistique
la régression (Chapitre 4) est généralement utilisée avec une approche qualitative (à deux classes ou
binaire). En tant que tel, il est souvent utilisé comme méthode de classification. Mais binaire
puisqu'il estime les probabilités de classe, il peut être considéré comme une régression
2.2 Évaluation de la précision du modèle 29
méthode également. Certaines méthodes statistiques, telles que les K-voisins les plus proches
(Chapitres 2 et 4) et le boosting (Chapitre 8), peuvent être utilisés dans le cas de
des réponses quantitatives ou qualitatives.
Nous avons tendance à sélectionner les méthodes d’apprentissage statistique selon que
la réponse est quantitative ou qualitative ; c’est-à-dire que nous pourrions utiliser la régression linéaire dans le cas d’une régression quantitative et la régression logistique dans le cas d’une régression qualitative. Cependant,
le fait que les prédicteurs soient qualitatifs ou quantitatifs est généralement considéré comme moins important. La plupart des méthodes d'apprentissage statistique abordées dans
ce livre peut être appliqué quel que soit le type de variable prédictive, à condition
que tous les prédicteurs qualitatifs sont correctement codés avant que l'analyse ne soit
effectué.<end_of_turn><eos>