𝐌𝐨𝐝𝐞̀𝐥𝐞𝐬 𝐒𝐭𝐚𝐭𝐢𝐬𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐄𝐧 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞 𝐝𝐞 𝐃𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬

Les modèles statistiques sont des outils incontournables pour transformer des données brutes en informations exploitables.

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Voici les plus utilisés :

🔹 Régression Linéaire : prédire une valeur continue.
🔹 Régression Logistique : analyser des résultats binaires (oui/non).
🔹 Arbres de Décision : modéliser des choix successifs.
🔹 Forêts Aléatoires : améliorer la précision avec plusieurs arbres.
🔹 Machines à Vecteurs de Support (SVM) : classification optimale des données.
🔹 K-means : regrouper les données en clusters.
🔹 Inférence Bayésienne : intégrer l’incertitude dans les prédictions.

👉 Ces modèles sont à la base de l’IA, la data science et la prise de décision stratégique.

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