🤔 Classification vs Régression : quelles différences et quand les utiliser ? 📊

🤔 Classification vs Régression : quelles différences et quand les utiliser ? 📊

L’apprentissage supervisé se divise en deux grandes catégories : classification et régression. Chacune a des caractéristiques spécifiques et répond à des besoins différents. Voici une comparaison simple pour comprendre leurs particularités et savoir quand les utiliser.

1️⃣ Classification : prédire une catégorie. La classification consiste à attribuer une catégorie à chaque observation.

Exemple : Un email est-il un spam ou non ?

Types d’algorithmes :
◼️ Random Forest
◼️ Support Vector Machine (SVM)
◼️ Logistic Regression

Métriques clés : Précision, rappel, F1-score, matrice de confusion.

Cas d’usage chez Enedis :
◼️ Classer les types de pannes électriques.
◼️ Identifier les retours d’agents terrain selon leur priorité (urgent/non urgent).

2️⃣ Régression : prédire une valeur continue. La régression consiste à estimer une valeur numérique en fonction des données d’entrée.

Exemple : Quelle sera la consommation énergétique demain ?

Types d’algorithmes :
◼️ Linear Regression
◼️ Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)
◼️ Neural Networks

Métriques clés : Erreur quadratique moyenne (RMSE), R², MAE (Mean Absolute Error).

Cas d’usage chez Enedis :
◼️ Prédire la demande en énergie pour optimiser la distribution.
◼️ Estimer le temps moyen de résolution d’une intervention.
◼️ Différences clés entre classification et régression

Comment choisir entre les deux ?

1️⃣ Posez-vous la question : que voulez-vous prédire ?
Si le résultat est une catégorie, utilisez la classification.
Si le résultat est une valeur numérique, optez pour la régression.

2️⃣ Étudiez vos données : Vérifiez si elles sont structurées pour correspondre au type de sortie attendu (catégorielle ou continue).

3️⃣ Testez plusieurs approches : Certains problèmes peuvent être abordés avec les deux méthodes. Par exemple, prédire des plages de valeurs peut être traité comme une classification ou une régression.

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💬 Et vous, préférez-vous la classification ou la régression dans vos modèles ? Partagez vos expériences en commentaire ! ⬇️