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La régression linéaire en Machine Learning

Sciences

Également appelé modèle linéaire, la régression linéaire est un modèle statistique utilisé en Machine Learning. On y a recours en vue de mettre en œuvre des fonctions prédictives avec une faible marge d’erreurs. Pour le fonctionnement de la régression linéaire, il est impératif d’exploiter un algorithme qui se base sur des valeurs numériques dans le but de dégager une tendance ou prévoir une évolution dans le temps.

Les principaux types d’algorithme de régression linéaire

On trouve généralement deux types d’algorithmes de régression linéaire. Le premier est la régression linéaire simple et le deuxième la régression linéaire multiple. En fonction de l’objectif du système de Machine Learning à mettre en place, il peut être nécessaire de recourir à l’un de ces catégories d’algorithmes de régression linéaire au détriment de l’autre.

Algorithme de régression linéaire simple

L’algorithme de régression linéaire simple guide son modèle sur l’utilisation d’une variable unique dépendante afin de produire une variable explicative qui est de nature indépendante.

Algorithme de régression linéaire multiple

En ce qui concerne l’algorithme de régression linéaire multiple, celui-ci s’appuie sur le même principe de fonctionnement de l’algorithme linéaire. La seule différence est qu’il permet d’obtenir au moins deux variables explicatives. Cette deuxième option favorise l’accès à de nombreuses informations en partant d’un facteur unique.

Si vous contactez une structure spécialisée pour déployer cette technologie dans votre organisation, en fonction de vos objectifs, celle-ci peut estimer que le mieux est de miser sur un algorithme de Machine Learning en régression linéaire simple ou multiple.

Contexte d’utilisation de la régression linéaire

En général, on s’appuie sur la régression linéaire pour apporter des solutions à des problèmes surgissant dans de nombreux domaines. En restant dans une certaine logique d’analyse prédictive, un algorithme de ce type permet de réaliser des prédictions pour des variables continues ou réelles, telles que les ventes, le salaire, le prix des produits ou encore l’évolution en poids ou en taille. D’abord, on passe par une phase préalable pendant laquelle les données sont rassemblées sur la base d’observations. Ensuite, les données en question sont tracées en suivant une ligne. Quand il y a presque qu’une similitude au niveau de la différence entre la valeur prédite et le résultat obtenu, l’algorithme de régression linéaire est utilisable pour la résolution du problème.

Fonctionnement de la régression linéaire en Machine Learning

Il est assez simple et facile d’appréhender l’algorithme de régression linéaire. D’ailleurs, c’est ce caractère qui justifie sa grande réputation et le fait qu’on l’utilise très souvent pour résoudre un grand nombre de problèmes.

Exemple d’utilisation de la régression linéaire

Il est préférable de prendre un scénario basique pour vous permettre de comprendre comment fonctionne la régression linéaire. La perte de poids est un bon exemple. Partons du fait qu’il existe un lien très étroit entre la quantité de calories consommées et le poids total de l’individu. Grâce à l’analyse prédictive de régression linéaire, on peut mieux comprendre ce lien. Car la régression linéaire va mettre en avant une relation qu’on peut visualiser dans un graphique dans le but de réaliser des prédictions sur les données. Si l’individu concerné a pris des kilos supplémentaires durant ces dernières années, il est possible que l’algorithme prédise son poids pour les 10 ou 15 prochaines années. Il y a toutefois une condition, à savoir que le sujet continue d’absorber la même quantité de calories et les brûle en maintenant le même rythme.

Dégager une ligne de tendance

A partir de la régression linéaire, une ligne de tendance peut être constituée. Celle-ci est calquée sur les données ou sur les informations qui ont été recueillies préalablement. Toujours avec l’exemple de perte de poids, cette ligne de tendance permet de savoir si d’autres facteurs différents de la quantité de calories consommées ont une influence sur le poids du sujet. Il peut s’agir du niveau de stress, de la pression au travail, du nombre d’heures de sommeil et du type d’activité sportive pratiqué. C’est après avoir examiné ces différents facteurs que l’on saura s’il existe effectivement une corrélation entre eux et le poids de l’individu. La ligne de tendance tracée grâce à la régression linéaire confirmera ou infirmera la relation entre les attributs dont le traitement a été fait en amont.

Le test peut s’étendre sur une période assez vaste. Dans ce cas, il est possible de collecter un grand nombre de données. L’évaluation du résultat se fera donc avec plus de précision et de justesse.

Même si l’utilisation de l’algorithme de régression n’est pas compliquée, il est nécessaire de suivre une formation en Machine Learning pour la maîtriser.

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