Grégory Florin

L’analyse en composantes principales (ACP) est une méthode statistique largement utilisée dans le domaine de l’analyse de données. Elle permet de réduire la dimensionnalité des données tout en préservant le maximum de variance possible. Mais quand est-il judicieux d’utiliser l’ACP ? Voici un guide pour comprendre les contextes et les Lire la suite…

Les variables dummy, aussi appelées variables fictives ou indicatrices, sont des outils essentiels en statistique et en science des données. Elles permettent de transformer des variables qualitatives (catégorielles) en variables quantitatives (numériques), facilitant ainsi leur utilisation dans des modèles de régression et d’autres méthodes statistiques. Cet article explique ce que Lire la suite…

Introduction à la régression logistique La régression logistique est une méthode statistique utilisée pour modéliser la probabilité qu’un événement se produise en fonction de variables explicatives. Contrairement à la régression linéaire, qui prédit une valeur continue, la régression logistique est utilisée pour des variables dépendantes catégorielles binaires (oui/non, succès/échec). Fonctionnement Lire la suite…

Le coefficient de détermination, noté R2R^2R2, est une mesure statistique qui évalue la proportion de la variance dans la variable dépendante qui est prédite à partir de la variable indépendante. Il est couramment utilisé pour évaluer la qualité d’un modèle de régression. Formule Explication Interprétation Exemple Supposons que vous ayez Lire la suite…

L’erreur quadratique moyenne (EQM) est une mesure de la qualité d’un modèle de prédiction. Elle est utilisée pour évaluer la différence entre les valeurs prévues par un modèle et les valeurs réelles observées. Formule Explication Interprétation Exemple Supposons que vous ayez les valeurs réelles suivantes : [3, 5, 2.5, 7] Lire la suite…

La validation croisée est une méthode utilisée en apprentissage automatique pour évaluer la performance d’un modèle. Voici un aperçu de son fonctionnement : Concept de base L’idée principale est de diviser les données disponibles en plusieurs sous-ensembles, ou « folds ». Le modèle est alors entraîné sur certains de ces sous-ensembles et Lire la suite…