Modèles de régression en ML : exemples et cas d’usage

En machine learning (ML), les modèles de régression fournissent de puissantes capacités prédictives. En étudiant les relations entre des variables indépendantes et dépendantes, les techniques de régression (telles que la régression linéaire) peuvent prédire avec précision des valeurs ou des résultats continus. Dans cet article, nous expliquons ce qu’est l’analyse de régression et présentons sept modèles de régression populaires avec des exemples de problèmes stratégiques réels qu’ils résolvent. 

La régression est une technique d’apprentissage supervisé qui modélise la relation entre des features d’entrée et une variable cible continue à l’aide de méthodes statistiques pour prédire la variable cible en fonction de nouvelles données d’entrée. Les modèles de régression passent au crible un grand nombre de variables et identifient celles qui ont le plus d’impact. La régression est fondamentale pour le machine learning, en particulier pour les cas d’usage prédictifs. Avec un modèle de régression ajusté sur leurs données, les entreprises peuvent s’appuyer sur des informations basées sur des données pour évaluer les facteurs les plus susceptibles d’avoir un impact sur leurs résultats et les comportements futurs, au lieu de compter sur l’intuition pour faire des suppositions éclairées. 

Par exemple, une entreprise peut utiliser la régression linéaire (le type de modèle de régression le plus simple en machine learning) pour prévoir ses ventes futures en fonction de son budget publicitaire. Dans cet exemple, la variable indépendante (c’est-à-dire le facteur qui peut être ajusté et contrôlé) est le budget publicitaire. Les ventes correspondent à la variable dépendante (c’est-à-dire le résultat à prédire en fonction des variations dans le budget publicitaire). Le modèle de régression linéaire identifie la courbe la plus juste grâce à un ensemble de points de données qui permet de prédire la relation entre les ventes et le budget publicitaire. Il fournit ainsi les informations nécessaires pour atteindre le chiffre d’affaires ou le nombre de ventes le plus élevé possible tout en minimisant les dépenses publicitaires.

En machine learning, il existe de nombreux types de modèles de régression. Chacun a ses propres points forts pour répondre à des scénarios et des besoins spécifiques en matière de données et de prévisions. Ces exemples mettent en évidence la diversité et la polyvalence des techniques de régression dans divers domaines et précisent leurs applications concrètes.

La régression linéaire est une méthode statistique qui utilise des données dont la valeur est connue pour prédire la valeur de données inconnues. La relation entre une ou plusieurs variables dépendantes et indépendantes est modélisée via une équation linéaire basée sur les données observées. Les méthodes de régression linéaire excellent pour détecter des tendances dans des données historiques, afin de permettre aux équipes marketing et commerciales de comprendre en détail l’impact du comportement de leurs clients, de l’utilisation de leurs services, des prix et des données démographiques sur les taux de perte de clients. La régression linéaire multiple peut aider les entreprises à prédire la perte de clients en identifiant et en quantifiant les principaux facteurs qui poussent un client à partir.

La régression polynomiale est une forme avancée de régression linéaire. Elle est utilisée pour identifier des tendances complexes dans des données. Elle modélise la relation entre les variables dépendantes et indépendantes comme un polynôme du degré n. Ainsi, une équation non linéaire basée sur les données permet de capturer des relations non linéaires, ce qui peut s’avérer utile face à des jeux de données complexes. Ce type de modèle de régression est couramment utilisé dans des applications de services financiers. Capable de saisir des interactions non linéaires entre des variables comme l’âge, l’historique de conduite et le type de véhicule, la régression polynomiale permet aux assureurs de mieux évaluer les facteurs de risque et de prévoir des résultats, afin de prendre des décisions plus éclairées concernant la souscription de contrats.

La régression Ridge est une méthode de régularisation statistique utilisée pour corriger le surapprentissage sur les données d’entraînement des modèles de machine learning. La régression Ridge se prête bien à l’analyse de la multicolinéarité, c’est-à-dire l’occurrence d’intercorrélations fortes entre deux variables indépendantes ou plus au sein d’un modèle de régression multiple. Cela permet d’éviter le surapprentissage en ajoutant une pénalité aux coefficients de régression. Dans les établissements de santé, la régression Ridge est utilisée pour identifier la relation entre un grand nombre de facteurs génétiques, comportementaux et environnementaux et le risque de développer des affections spécifiques. Ce type de régression peut jouer un rôle important dans la création de modèles plus puissants et plus fiables pour prédire le risque de maladie chez un individu en fonction de nombreux facteurs complexes et interdépendants.

La régression Lasso (de l’anglais Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) est une forme de régression linéaire basée sur la contraction, où les valeurs des données sont contractées vers un point central, comme la moyenne. L’un des principaux cas d’usage de la régression Lasso est l’automatisation de la sélection des features. Ainsi, la régression Lasso sélectionne automatiquement les features utiles et élimine les features inutiles ou redondantes.

La régression Elastic Net fusionne les pénalités de la régression Lasso et de la régression Ridge, ce qui donne un modèle de régression en machine learning capable d’équilibrer la sélection des variables et la gestion de la multicolinéarité dans les modèles prédictifs. Dans le contexte de l’analyse sportive, la régression Elastic Net est capable de gérer un large éventail de variables corrélées (comme les statistiques des joueurs, les indicateurs physiques et les conditions de jeu) et peut donc être utilisée pour analyser les performances des joueurs et prédire les résultats des matchs.

La régression logistique est une méthode statistique utilisée pour prédire des résultats binaires à l’aide d’une ou plusieurs variables prédictives. En s’appuyant sur un jeu de données composé de variables indépendantes, ce modèle estime la probabilité qu’un événement se produise. La régression logistique peut jouer un rôle important dans les environnements industriels, notamment pour la maintenance prédictive, en estimant la probabilité d’une défaillance matérielle sur la base de divers facteurs (schémas d’utilisation, conditions de fonctionnement, données sur les défaillances passées, etc.). Cette capacité prédictive aide les entreprises à entretenir leur matériel de manière proactive, ce qui renforce leur efficacité opérationnelle tout en réduisant leurs coûts de maintenance.

Le gradient boosting est un modèle de machine learning d’ensemble qui peut être utilisé pour résoudre des problèmes complexes liés à la régression. Grâce à l’ajout successif de modèles prédictifs dits faibles, le gradient boosting cherche à minimiser le taux d’erreur global dans les prédictions en combinant les points forts de nombreux modèles, le plus souvent des arbres de décision. La prédiction finale, très précise, représente la moyenne des modèles faibles. Le gradient boosting est particulièrement utile pour répondre à des questions stratégiques liées aux ventes, car il peut gérer des schémas complexes et des interactions entre variables. Par exemple, il peut analyser l’historique des ventes, les tendances saisonnières et d’autres facteurs tels que des indicateurs économiques, des tendances météorologiques ou encore l’évolution de la demande des consommateurs afin de générer des prévisions de ventes précises et fiables.