Classification vs Régression en Machine Learning : Décryptage des Concepts

En Algorithme de machine learning , il est essentiel de bien comprendre la différence entre classification et régression, deux piliers de l’apprentissage automatique supervisé. 

Ces modèles de Machine Learning permettent de répondre à des problématiques variées dans de nombreux domaines, tels que le diagnostic médical, la finance ou encore la reconnaissance d’images.

Cet article vous guide pour découvrir le fonctionnement de ces techniques et comprendre quand utiliser l’une ou l’autre.

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Qu’est-ce que la classification en Machine Learning ? 

La classification est une technique de Machine Learning supervisé qui regroupe des données dans des catégories discrètes ou sous-groupes. 

Le modèle de classification analyse les données d’entrée pour attribuer une classe parmi celles définies au préalable.

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Définition et exemples de classification

Exemple 1 : Diagnostic médical

Imaginez un modèle qui détermine si une personne est atteinte d’une maladie donnée. En utilisant des informations comme l’âge, les résultats d’examens et les symptômes, le modèle prédit :

• Malade (1)
• Pas malade (0)

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L’objectif est de classer chaque patient dans une des deux catégories.

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Exemple 2 : Reconnaissance d’images

Un système de classification peut apprendre à distinguer des photos de groupe de chats et de chiens.

En observant des milliers d’images annotées comme "chien" ou "chat", le modèle apprend les caractéristiques spécifiques à chaque classe et devient capable de généraliser pour de nouvelles images.

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Exemple 3 : E-mails

Les services de messagerie utilisent des modèles de classification pour distinguer les spams des e-mails légitimes. 

Ils analysent des éléments comme :

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• La présence de mots suspects ("gagnez maintenant !")
• L’expéditeur
• La structure du message

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Le modèle attribue à chaque e-mail une classe : "spam" ou "non spam".

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Méthodes et algorithmes courants pour la classification

Les algorithmes courants pour la classification incluent plusieurs techniques adaptées à différentes problématiques. 

La régression logistique est une méthode simple et efficace, souvent utilisée pour résoudre des problèmes binaires. 

Par exemple, elle permet de déterminer si une transaction bancaire est frauduleuse ou non.

Les forêts aléatoires, qui combinent plusieurs arbres de décisions, offrent des prédictions plus robustes et peuvent être utilisées pour identifier des espèces de fleurs en fonction de la longueur et de la largeur de leurs pétales.

Les machines à vecteurs de support (SVM) sont également très efficaces, surtout pour séparer des données complexes grâce à des hyperplans. 

Un exemple d’application consiste à classer des images médicales en "bénignes" ou "malignes". 

Enfin, les réseaux neuronaux, particulièrement adaptés aux problèmes nécessitant des modèles complexes, sont souvent utilisés pour des tâches comme la reconnaissance vocale ou faciale.

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Qu’est-ce que la régression en Machine Learning ?

Définition et exemples de régression

La régression, une autre technique de l’apprentissage supervisé, vise à prédire une valeur continue en fonction de données d’entrée. 

Elle est utilisée pour résoudre des problèmes où la réponse attendue est une mesure numérique.

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Méthodes et algorithmes courants pour la régression

Exemple 1 : Prédiction des prix immobiliers

Imaginez que vous souhaitez estimer le prix d’une maison. Les caractéristiques incluent :

• La surface (en m²).
• Le nombre de chambres.
• La localisation.

En analysant des données historiques, un modèle de régression peut prédire un prix (ex. : 350 000 €). 

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Exemple 2 : Prévisions météorologiques

Les stations météo utilisent des modèles de régression pour prédire des valeurs telles que :

• La température moyenne.
• La vitesse du vent.
• Le taux de précipitations.

Les prédictions sont des valeurs numériques qui aident à planifier les activités.

Exemple 3 : Prévision des ventes

Pour un magasin, il est utile de prédire les ventes hebdomadaires d’un produit. Les variables explicatives pourraient inclure :

• Les promotions en cours.
• Les tendances saisonnières.
• Le comportement des clients.

Un modèle de régression peut estimer que le magasin vendra 250 unités du produit X dans la semaine à venir.

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Les principales différences entre classification et régression

La classification et la régression sont deux méthodes fondamentales du Machine Learning, mais elles servent des objectifs différents. Voici une explication claire pour bien comprendre leurs différences.

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Type de données cible (discrètes vs continues)

La principale distinction entre classification et régression réside dans le type de données que chaque méthode tente de prédire.

Dans la classification, la variable cible est discrète, c’est-à-dire qu’elle correspond à un nombre limité de catégories ou de classes. 

Par exemple, prédire si un e-mail est un spam ou non (catégories : "spam" et "non spam") ou identifier l’espèce d’une fleur parmi trois options (catégories : "Iris-setosa", "Iris-versicolor", "Iris-virginica").

Dans la régression, la variable cible est continue, ce qui signifie qu’elle peut prendre n’importe quelle valeur numérique dans un intervalle donné. 

Par exemple, prédire la température pour le lendemain (ex. : 22,5 °C) ou estimer le prix d’une maison (ex. : 350 000 €).

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Applications typiques : Quand utiliser l’une ou l’autre

Les deux techniques sont utilisées dans des contextes spécifiques selon la nature du problème à résoudre. 

Voici quelques exemples pour illustrer leurs applications typiques.

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Classification :

1. Diagnostic médical : Détecter si un patient est malade (oui/non) ou classer un type de tumeur (bénigne/maligne).
2. Détection de fraude : Identifier des transactions suspectes dans un flux de données bancaires.
3. Analyse de sentiments : Classifier un avis en ligne comme positif, négatif ou neutre.
4. Reconnaissance faciale : Identifier si une personne correspond ou non à une base de données d’images.

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Régression :

1. Prédiction des ventes : Estimer combien de produits seront vendus le mois prochain.
2. Prédiction des températures : Fournir des prévisions climatiques pour une région donnée.
3. Évaluation financière : Calculer la valeur d’un actif financier en fonction de ses performances passées.
4. Gestion immobilière : Déterminer le prix d’un bien immobilier en fonction de ses caractéristiques.

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En pratique, choisir entre classification et régression dépend de la question que vous cherchez à résoudre. 

Si votre objectif est de diviser les données en groupes (ex. : spam/non spam), optez pour la classification. Si vous devez prévoir une valeur précise (ex. : prédire le chiffre d’affaires), la régression est le bon choix.

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Classification et régression dans un contexte pratique

Études de cas : Diagnostic médical et prédiction des ventes

Un hôpital veut détecter les maladies cardiaques en fonction de données comme l’âge, la pression artérielle et le taux de cholestérol.

 Un modèle de classification, comme les arbres de décision, peut prédire si un patient est à risque :

• Classe 1 : À risque.
• Classe 0 : Pas à risque.

Les médecins utilisent cette information pour prioriser les examens approfondis.

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Évaluation des performances pour chaque type de modèle

Une chaîne de supermarchés veut prévoir le nombre de bouteilles d’eau qui seront vendues la semaine prochaine. 

Les facteurs incluent :

• Les températures prévues.
• Les promotions prévues.

Le modèle de régression fournit une estimation numérique précise, aidant à ajuster les stocks.

Ces prédictions numériques sont essentielles pour planifier des activités ou prévenir les catastrophes climatiques.

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Comment maîtriser classification et régression ?

Les outils populaires (Scikit-learn, TensorFlow, etc.)

Les outils pratiques pour explorer la classification et la régression sont nombreux. 

Par exemple, Scikit-learn est parfait pour tester rapidement différents algorithmes grâce à son interface intuitive et ses nombreuses fonctions prêtes à l’emploi. Elles offrent des implémentations simples de modèles comme la régression linéaire ou les forêts aléatoires.

TensorFlow et Keras, quant à eux, sont des frameworks puissants, particulièrement utiles pour travailler avec des réseaux neuronaux et développer des modèles complexes.

‍Google Colab offre également un environnement gratuit pour expérimenter vos modèles en Python, sans nécessiter de configuration locale.

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Formations et ressources recommandées

En ce qui concerne les formations et ressources, DataBird propose des programmes adaptés aussi bien aux débutants qu’aux experts, en apprentissage automatique. 

Ces formations incluent des exercices pratiques pour ancrer les concepts. 

Par ailleurs, des plateformes comme Kaggle mettent à disposition des datasets variés, idéaux pour pratiquer et perfectionner vos compétences en classification et régression.

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