𝕷𝖆 𝕽é𝖌𝖗𝖊𝖘𝖘𝖎𝖔𝖓 𝕷𝖔𝖌𝖎𝖘𝖙𝖎𝖖𝖚𝖊 𝕭𝖎𝖓𝖆𝖎𝖗𝖊 : 𝖁𝖔𝖙𝖗𝖊 𝕮𝖑é 𝖕𝖔𝖚𝖗 𝖉𝖊𝖘 𝕻𝖗é𝖉𝖎𝖈𝖙𝖎𝖔𝖓𝖘 𝕻𝖗é𝖈𝖎𝖘𝖊𝖘 𝖊𝖓 𝕬𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊 𝖉𝖊 𝕯𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘 !

La 𝗿é𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗹𝗼𝗴𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗯𝗶𝗻𝗮𝗶𝗿𝗲 est une 𝗺é𝘁𝗵𝗼𝗱𝗲 𝘀𝘁𝗮𝘁𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲 𝗽𝘂𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝘁𝗲 utilisée pour modéliser la relation entre une 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲 𝗰𝗶𝗯𝗹𝗲 𝗯𝗶𝗻𝗮𝗶𝗿𝗲 et une ou plusieurs 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 𝗽𝗿é𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲𝘀. Elle est particulièrement utile pour prédire des résultats 𝗰𝗮𝘁é𝗴𝗼𝗿𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀, comme déterminer si un client achètera un produit (𝗼𝘂𝗶/𝗻𝗼𝗻) ou si un patient est atteint d'une maladie (𝗽𝗿é𝘀𝗲𝗻𝘁e/𝗮𝗯𝘀𝗲𝗻𝘁e).

Lorsqu'elle est bien appliquée, la régression logistique binaire offre des 𝗮𝘃𝗮𝗻𝘁𝗮𝗴𝗲𝘀 𝗺𝗮𝗷𝗲𝘂𝗿𝘀 :

✔️ 𝓟𝓻é𝓭𝓲𝓬𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼 𝓹𝓻é𝓬𝓲𝓼𝓮𝓼: Elle permet de faire des 𝗽𝗿é𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗳𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 sur des résultats binaires, essentielles pour la prise de décision dans des domaines comme le 𝗺𝗮𝗿𝗸𝗲𝘁𝗶𝗻𝗴, la 𝘀𝗮𝗻𝘁é et la 𝗳𝗶𝗻𝗮𝗻𝗰𝗲. ✔️ 𝓘𝓶𝓹𝓪𝓬𝓽 𝓭𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮𝓼 : En analysant les 𝗰𝗼𝗲𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝘀, vous pouvez comprendre l'influence de chaque variable sur la probabilité du résultat. ✔️ 𝓕𝓵𝓮𝔁𝓲𝓫𝓲𝓵𝓲𝓽é : Elle peut gérer 𝗽𝗹𝘂𝘀𝗶𝗲𝘂𝗿𝘀 𝘃𝗮𝗿𝗶𝗮𝗯𝗹𝗲𝘀 𝗽𝗿é𝗱𝗶𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲𝘀, ce qui la rend idéale pour des modèles complexes.

Cependant, si elle est mal utilisée, elle peut présenter des 𝗶𝗻𝗰𝗼𝗻𝘃é𝗻𝗶𝗲𝗻𝘁𝘀:

❌ 𝓢𝓾𝓻-𝓪𝓳𝓾𝓼𝓽𝓮𝓶𝓮𝓷𝓽 (𝓞𝓿𝓮𝓻𝓯𝓲𝓽𝓽𝓲𝓷𝓰): Trop de variables prédictives peuvent rendre le modèle 𝘁𝗿𝗼𝗽 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅𝗲 et nuire à sa performance sur de nouvelles données. ❌ 𝓜𝓪𝓾𝓿𝓪𝓲𝓼𝓮 𝓲𝓷𝓽𝓮𝓻𝓹𝓻é𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 :Les 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁é𝘀 𝗴é𝗻é𝗿é𝗲𝘀 doivent être interprétées avec soin pour éviter des décisions erronées. ❌ 𝓓é𝓹𝓮𝓷𝓭𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓪𝓾𝔁 𝓱𝔂𝓹𝓸𝓽𝓱è𝓼𝓮𝓼 : Elle repose sur des hypothèses, comme la 𝗿𝗲𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗹𝗶𝗻é𝗮𝗶𝗿𝗲 entre les prédicteurs et le 𝗹𝗼𝗴𝗮𝗿𝗶𝘁𝗵𝗺𝗲 𝗱𝗲𝘀 𝗰𝗼𝘁𝗲𝘀. Leur non-respect peut compromettre la fiabilité du modèle.

Pour implémenter cette méthode, voici des outils incontournables :

🔹 ℛ : Utilisez la fonction 𝗴𝗹𝗺() pour ajuster un modèle de régression logistique, et 𝗴𝗴𝗽𝗹𝗼𝘁𝟮 pour visualiser les données. 🔹 𝓟𝔂𝓽𝓱𝓸𝓷 : Avec 𝗟𝗼𝗴𝗶𝘀𝘁𝗶𝗰𝗥𝗲𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 de 𝘀𝗰𝗶𝗸𝗶𝘁-𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻, créez des modèles efficaces, et utilisez 𝗺𝗮𝘁𝗽𝗹𝗼𝘁𝗹𝗶𝗯 ou 𝐬𝐞𝐚𝐛𝐨𝐫𝐧 pour les visualisations.

La 𝘃𝗶𝘀𝘂𝗮𝗹𝗶𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 présentée ici illustre comment un modèle de régression logistique prédit les 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁é𝘀 d'un résultat binaire en fonction d'un prédicteur continu. La 𝗰𝗼𝘂𝗿𝗯𝗲 montre comment les changements dans la variable prédictive influencent la 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁é du résultat.

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