La régression linéaire en Machine Learning

En statistiques ou en apprentissage automatique, la régression linéaire est l'un des algorithmes les plus connus et utilisés. Simple et très efficace, il permet de résoudre des problématiques de tous genres pour de multiples entités et secteurs. On met en avant le contexte d'utilisation de l'algorithme de régression linéaire, son fonctionnement et les cas concrets où il peut être utilisé en Machine Learning.

Définition de la régression linéaire

Encore connue sous l'appellation de modèle linéaire, la régression linéaire est un modèle statistique spécialisé dans la mise en œuvre des fonctions prédictives avec un minimum d'erreurs. Cet algorithme exploite des valeurs numériques pour dégager une tendance ou une évolution prévisible dans le temps. Il est adapté à plusieurs champs d'application comme le développement d'une intelligence artificielle de type Machine Learning, les statistiques ou les tendances boursières. La régression linéaire est capable d'assimiler de nouvelles règles et fonctions par elle-même.

On distingue le plus souvent deux types d'algorithmes de régression linéaire : la régression linéaire simple et la régression linéaire multiple. Le premier algorithme de régression linéaire oriente son modèle sur l'utilisation d'une variable unique expliquée (dépendante) pour produire une variable explicative de nature indépendante, c'est-à-dire la prédiction que l'on souhaite trouver.

Quant à la définition de la régression linéaire multiple, il s'agit de s'appuyer sur le même principe de fonctionnement que le premier modèle statistique, à la seule différence qu'il permet d'obtenir au moins deux variables explicatives. Dans ce cas précis, il est possible d'accéder à plusieurs informations en partant d'un facteur unique. Il est possible d'en connaître davantage sur la régression linéaire en effectuant une formation en Machine Learning.

Dans quel contexte utilise-t-on la régression linéaire ?

La régression linéaire est utilisée pour résoudre des problèmes dans plusieurs domaines. Dans une logique d'analyse prédictive, cet algorithme réalise des prédictions pour des variables continues ou réelles comme le salaire, les ventes, le prix des produits, l'évolution en poids ou en taille…

Dans un premier temps, il y a une phase préalable au cours de laquelle les données sont collectées à partir des observations. Ensuite, lesdites données sont tracées le long d'une ligne. Lorsque la différence entre la valeur prédite et le résultat obtenu est presque la même, l'algorithme de régression linéaire peut être utilisé pour résoudre le problème.

Le fonctionnement de la régression linéaire en Machine Learning

L'algorithme de régression linéaire est simple et facile à appréhender. C'est d'ailleurs ce caractère qui lui vaut sa grande réputation et son utilité à résoudre un nombre conséquent de problèmes. Pour mieux expliquer le fonctionnement de la régression linéaire, prenons un scénario basique où elle pourrait être très utile : la perte de poids.

Considérons maintenant qu'il existe un lien étroit entre le nombre de calories absorbées et le poids total de l'individu. L'analyse prédictive de régression peut aider à mieux comprendre ce lien. En effet, la régression linéaire va fournir une relation visualisable dans un graphique en vue de réaliser des prédictions sur les données. Par exemple, si le sujet a pris des kilos supplémentaires au cours des dernières années, l'algorithme peut prédire son poids pour les dix ou quinze prochaines années. La seule condition est qu'il continue à absorber la même quantité de calories et à les brûler suivant le même rythme.

Le fonctionnement de la régression linéaire permet de constituer une ligne de tendance calquée sur les données ou informations préalablement recueillies. C'est donc sur cette base que l'on peut déterminer si d'autres facteurs différents de la quantité de calories consommées influencent le poids du sujet. Ces facteurs peuvent être entre autres la pression au travail, le niveau de stress, le type d'activité sportive pratiquée ou encore le nombre d'heures de sommeil.

L'examen de ces divers facteurs et attributs est toutefois utile pour savoir s'il existe réellement une corrélation entre eux. À partir de ce moment, on peut se servir de la régression linéaire pour tracer une ligne de tendance. Celle-ci peut infirmer ou confirmer la relation entre les attributs examinés en amont. Lorsque le test s'étend sur une période assez vaste, un grand nombre de données peut être collecté et le résultat sera donc évalué avec plus de précision et de justesse. La formation en Machine Learning permet de mieux maîtriser l'utilisation de l'algorithme de régression linéaire.

Formation en Machine Learning : devenir expert en régression linéaire

Le Machine Learning est un secteur d'avenir qui a de beaux jours devant lui. Les personnes qui possèdent de bonnes bases en Data Science peuvent suivre une formation en Machine Learning pour avoir la maîtrise des algorithmes populaires comme la régression linéaire. Ce cursus permet d'acquérir les connaissances nécessaires pour résoudre des problématiques complexes et comprendre l'entièreté du pipeline Data. Une formation en Machine Learning comme celle proposée par Jedha permet en effet d'apprendre les techniques de développement, d'optimisation et de mise en production des algorithmes afin de les appliquer sur des cas de business réels.

De manière concrète, l'apprenant va pouvoir construire des modèles prédictifs avec précision, mesurer leurs niveaux de performances et les améliorer au besoin. Cette formation est adaptée aux passionnés d'Intelligence artificielle (IA), de Machine Learning, de cloud ou de Big data. Elle est dispensée par des professeurs compétents, expérimentés et triés sur le volet par une équipe d'admissions émérite. C'est donc le gage d'une expérience pédagogique optimale pour apprendre et se construire une belle carrière en data et plus précisément en Machine Learning.

Les métiers qui utilisent la régression linéaire

La régression linéaire intervient dans presque tous les domaines et secteurs de la vie. Ceci étant, cet algorithme d'analyse prédictive est utilisé par divers corps de métiers. Voici une liste non exhaustive des métiers qui ont régulièrement recours à la régression linéaire pour résoudre des problèmes spécifiques :

• Data Scientist
• Statisticien d'enquête
• Statisticien/méthodologue
• Analyste de données de recherche
• Épidémiologiste
• Ingénieur logistique
• Psychologue de recherche
• Chercheur scientifique
• Ingénieur logiciel
• Biostatisticien
• Data Engineer

La plupart de ces métiers nécessitent une formation en Machine Learning afin de mieux connaître le fonctionnement de la régression linéaire.

Régression linéaire : des use cases en exemple

L'algorithme de régression linéaire sert à réaliser des prédictions aussi bien dans le secteur commercial, industriel, sportif, immobilier, logistique que sanitaire. Quels que soient le domaine, les entités ou la fonction, cet outil prouve son importance dans des cas très pratiques et réalistes. Voici des circonstances ou exemples dans lesquels la régression linéaire est utilisée.

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Prédiction des prix ou des coûts

L'une des applications courantes de l'algorithme de régression linéaire est la prédiction des prix de vente en matière commerciale. En effet, si une entreprise achète des articles ou des services (matières premières, main-d'œuvre, actions en bourse…), elle peut utiliser la régression linéaire pour prédire les coûts futurs sur le court, moyen ou long terme.

Prévision des revenus futurs

L'application de la régression linéaire permet aux entreprises de modéliser leurs données publicitaires, établir la relation entre ces données et les revenus générés. Dans ce cas précis, l'objectif de l'algorithme est de déterminer les revenus que l'entreprise enregistrera en fonction du budget consacré à la publicité pendant un mois donné.

Comparaison des performances

Il est possible de jauger les performances de plusieurs gammes de produits grâce à l'usage de la régression linéaire. À supposer qu'une entreprise lance un nouveau type de produits ou de services. Si l'entreprise doute du succès du produit auprès de sa clientèle, elle peut recourir à la régression linéaire pour déterminer la manière dont celui-ci se compare par rapport aux produits déjà existants. L'analyse prédictive permettra ainsi de savoir si le produit attire un grand nombre de clients ou si ses chiffres de vente sont en dessous de celles espérées.

Évaluation du risque dans les services financiers

La régression linéaire est efficace pour évaluer le risque dans le secteur des finances et de l'assurance. À titre illustratif, une compagnie spécialisée dans l'assurance auto a la possibilité d'effectuer une régression linéaire pour établir un tableau des primes suggérées. Cela est possible lorsqu'on applique le ratio sinistre prévu/valeur déclarée assurée. L'algorithme a la capacité d'évaluer le risque en fonction des caractéristiques des voitures, des informations sur le conducteur du véhicule ou les données démographiques. Les résultats collectés à la suite d'une telle analyse pourraient aider à prendre des décisions commerciales importantes et bénéfiques pour l'entreprise.

La régression linéaire peut aussi s'appliquer dans le secteur des cartes de crédit. En effet, une société financière qui désire minimiser son portefeuille de risques peut chercher à comprendre les principaux facteurs qui favorisent la défaillance d'un client ou d'une catégorie de clientèle. En fonction des résultats obtenus par l'analyse prédictive, la société peut instituer des options EMI spécifiques en vue de minimiser considérablement les défauts de paiement par la clientèle à risque.

Détermination de l'impact des pluies sur la production agricole

En dehors du domaine commercial, la régression linéaire est également utile dans le secteur de l'agriculture. En effet, les scientifiques agricoles utilisent couramment cet algorithme pour analyser l'influence des précipitations et des engrais sur le nombre de fruits ou de légumes produits sur une plantation. Dans la pratique, les spécialistes du secteur agricole utilisent différentes quantités d'engrais pour en apprécier l'effet sur différentes terres de culture. Cela vise principalement à connaître la manière dont ces variables affectent le rendement des cultures. Dans ce cas, les précipitations et les engrais sont des variables prédictives et le rendement des cultures est la variable dépendante ou variable de réponse.

La régression linéaire est ainsi utilisée dans de nombreux domaines et métiers. Pour en comprendre le fonctionnement et mieux définir cette notion, il est important de passer par une formation en Machine Learning afin de parfaire ses compétences et son savoir-faire.

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