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Regression versus classification problems<end_of_turn>
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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 ; et catégorique
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) et le fait qu’une personne ne rembourse pas ses dettes.
(oui ou non), ou un diagnostic de cancer (leucémie myéloïde aiguë,
Leucémie Lymphoblastique, ou Pas d'eucémie) On a tendance à parler de problèmes
avec une réponse quantitative comme problèmes de régression, tandis que ceux impliqués dans la régression
Les réponses qualitatives sont souvent appelées 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’elle estime les probabilités de classe, elle peut être considérée comme une régression.
2.2 Évaluation de la précision du modèle 29
méthode également. Certaines méthodes statistiques, comme 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 pouvons utiliser la régression linéaire lorsqu'elle est quantitative et la régression logistique lorsqu'elle est 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 peuvent être appliquées quel que soit le type de variable prédictive, à condition que tous les prédicteurs qualitatifs soient correctement codés avant d'effectuer l'analyse.<end_of_turn><eos>