🔹 𝐋𝐚 𝐑𝐞́𝐠𝐫𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐋𝐨𝐠𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞 : 𝐥’𝐚𝐥𝐥𝐢𝐞́ 𝐝𝐞𝐬 𝐩𝐫𝐞́𝐝𝐢𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐛𝐢𝐧𝐚𝐢𝐫𝐞𝐬 !
La régression logistique permet de prédire la probabilité d’un événement binaire (Oui/Non, 0/1). Contrairement à la régression linéaire, elle utilise une courbe en S (Sigmoïde) qui ajuste mieux les valeurs comprises entre 0 et 1.
Exemple pratique : dans le modèle présenté, l’âge influence positivement la probabilité de l’événement étudié, avec un coefficient significatif (p < 0,001).En résumé, la régression logistique est un outil puissant pour la classification, le machine learning et la prise de décision basée sur les données.
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