Regression
La régression est une technique d’apprentissage supervisé qui consiste à prédire des valeurs numériques continues à partir de données d’entrée. Contrairement à la classification, qui attribue des étiquettes discrètes, la régression cherche à estimer une valeur précise, comme un prix, une température ou une probabilité.
Contexte
Utilisée dès le XIXᵉ siècle en statistiques (Francis Galton en est l’un des pionniers), la régression est aujourd’hui une composante essentielle de l’apprentissage automatique. Elle sert à modéliser les relations entre variables indépendantes et une variable cible, et constitue la base de nombreux modèles prédictifs.
Exemples
- Immobilier : prédire le prix d’un appartement selon sa surface et sa localisation.
- Finance : anticiper les ventes futures d’un produit ou l’évolution d’une action.
- Santé : estimer le risque d’une maladie en fonction d’indicateurs cliniques.
- Énergie : prévoir la consommation électrique à partir de données historiques.
Avantages et limites
- ✅ Simple à mettre en œuvre (ex. régression linéaire).
- ✅ Interprétable, utile pour comprendre l’impact de chaque variable.
- ❌ Sensible aux données bruitées et aux valeurs extrêmes.
- ❌ Peut être insuffisante pour des relations complexes (non linéaires).
La régression ne se limite pas au modèle linéaire classique. Des variantes comme la régression polynomiale, la régression logistique (pour des résultats binaires), ou encore la régression en crête (ridge) et la lasso intègrent des mécanismes de régularisation afin de contrôler la complexité et d’éviter le surapprentissage. Ces techniques permettent d’adapter le modèle aux caractéristiques réelles des données.
En apprentissage automatique moderne, la régression est également au cœur de modèles plus complexes, tels que les forêts aléatoires (Random Forest Regression) ou les réseaux neuronaux profonds, qui capturent des relations hautement non linéaires. Ces méthodes étendent la régression traditionnelle en combinant la capacité prédictive avec une meilleure robustesse aux données bruitées.
Un aspect essentiel est la validation du modèle : au-delà de l’ajustement sur les données d’entraînement, il faut évaluer la performance sur des ensembles de test pour éviter l’optimisme excessif. Des métriques comme la RMSE (Root Mean Square Error), le MAE (Mean Absolute Error) ou le R² permettent de juger la précision et l’adéquation du modèle.
Enfin, la régression joue un rôle crucial dans des contextes où l’interprétabilité est aussi importante que la précision, par exemple en médecine ou en économie. Pouvoir expliquer l’influence de chaque variable indépendante sur la variable cible reste un avantage majeur par rapport aux modèles “boîtes noires”.
📚 Références
- Géron, A. (2019). Apprentissage automatique avec Scikit-Learn, Keras et TensorFlow.
- Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning.
