𝕽é𝖌𝖗𝖊𝖘𝖘𝖎𝖔𝖓 𝖑𝖔𝖌𝖎𝖘𝖙𝖎𝖖𝖚𝖊 𝖇𝖎𝖓𝖆𝖎𝖗𝖊 𝖛𝖘 𝖒𝖚𝖑𝖙𝖎𝖓𝖔𝖒𝖎𝖆𝖑𝖊 : 𝖒𝖆î𝖙𝖗𝖎𝖘𝖊𝖟 𝖑'𝖆𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊 𝖉𝖊𝖘 𝖉𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘 𝖈𝖆𝖙é𝖌𝖔𝖗𝖎𝖊𝖑𝖑𝖊𝖘

Les 𝗿é𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗹𝗼𝗴𝗶𝘀𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲𝘀 𝗯𝗶𝗻𝗮𝗶𝗿𝗲 𝗲𝘁 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗻𝗼𝗺𝗶𝗮𝗹𝗲 sont deux méthodes statistiques puissantes utilisées pour analyser des données catégorielles. Bien qu'elles partagent certaines similitudes, elles s'appliquent à différents types de données et répondent à des objectifs spécifiques.

𝔻𝕚𝕗𝕗é𝕣𝕖𝕟𝕔𝕖𝕤 𝕔𝕝é𝕤 𝕖𝕟𝕥𝕣𝕖 𝕝𝕒 𝕣é𝕘𝕣𝕖𝕤𝕤𝕚𝕠𝕟 𝕝𝕠𝕘𝕚𝕤𝕥𝕚𝕢𝕦𝕖 𝕓𝕚𝕟𝕒𝕚𝕣𝕖 𝕖𝕥 𝕞𝕦𝕝𝕥𝕚𝕟𝕠𝕞𝕚𝕒𝕝𝕖 :

🔹 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓵𝓸𝓰𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮 𝓫𝓲𝓷𝓪𝓲𝓻𝓮 :
Utilisée lorsque la variable cible ne comporte que deux issues possibles (par exemple « oui » ou « non »). Cette méthode estime la probabilité de l'une ou l'autre issue en fonction des variables prédictives, ce qui la rend idéale pour des scénarios de décision simples, comme déterminer si un client effectuera un achat.

🔹 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓵𝓸𝓰𝓲𝓼𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮 𝓶𝓾𝓵𝓽𝓲𝓷𝓸𝓶𝓲𝓪𝓵𝓮 :
Cette approche étend la régression logistique binaire pour traiter des variables cibles à plus de deux catégories (par exemple « A », « B » et « C »). Elle est particulièrement utile pour modéliser des résultats qui peuvent appartenir à plusieurs groupes, comme prédire le type de produit préféré par un client.

𝔾𝕣𝕒𝕡𝕙𝕚𝕢𝕦𝕖𝕤 𝕖𝕩𝕡𝕝𝕚𝕔𝕒𝕥𝕚𝕗𝕤 :

🔹 La visualisation de ce post présente côte à côte les deux modèles. Le graphique de gauche illustre la régression logistique binaire, où deux catégories sont prédites à partir d'une seule variable prédictive. On y voit comment les probabilités varient entre les deux issues en fonction des valeurs du prédicteur.

🔹 Le graphique de droite montre la régression logistique multinomiale, avec des probabilités prédites pour trois catégories. Les courbes permettent de visualiser l'évolution de la probabilité de chaque issue avec le prédicteur, offrant ainsi un outil précieux pour comprendre les relations complexes dans des données à issues multiples.

𝓙𝓸𝓪𝓬𝓱𝓲𝓶 𝓢𝓬𝓱𝓸𝓻𝓴

 

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