Régression

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Ce que vous en retirerez

La régression est une tâche de modélisation qui prédit une valeur numérique plutôt qu’une catégorie discrète.

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À faire maintenantClarifier ce conceptLe plan indique le résultat, le temps, les prérequis, l’action immédiate et la suite préparée.Autre parcours valableExaminer les SourcesVoir la provenance, la revue et les limites des preuves.

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Régression

La régression est une tâche de modélisation qui prédit une valeur numérique plutôt qu’une catégorie discrète.

Plan pour cette page

Comprendre un concept dans un langage simple et le relier à des idées voisines.

Vous repartirez avec: Le modèle estime une relation entre entrées et cible continue ou ordonnée. L’estimation peut inclure une incertitude et mal fonctionner hors des plages ou conditions représentées dans les données.
Temps: 3–8 min
Avant de commencer: Aucun prérequis. Gardez un exemple réel en tête.
Faites ceci maintenant: Lisez l’explication, puis comparez l’exemple à l’idée reçue.

Étape suivante préparéeComprendre comment les objectifs façonnent les prédictions

RégressionLa régression est une tâche de modélisation qui prédit une valeur numérique plutôt qu’une catégorie discrète.

Caractéristique
Prédiction
Évaluation

Explication

Le modèle estime une relation entre entrées et cible continue ou ordonnée. L’estimation peut inclure une incertitude et mal fonctionner hors des plages ou conditions représentées dans les données.

Exemple

Un modèle estime la consommation énergétique d’un logement selon surface, isolation, météo et occupation.

Pourquoi cela compte

De nombreuses décisions reposent sur des estimations numériques. L’évaluation doit examiner taille et distribution des erreurs, groupes, incertitude et validité de la relation dans le contexte visé.

Idée reçue

Idée reçue : régression signifie que le système recule ou devient moins bon. Correction : ici, le terme nomme une famille de méthodes de prédiction numérique.

Concepts liés

Suivez les relations, pas seulement l’alphabet

CaractéristiqueUne caractéristique est une propriété ou représentation d’entrée qu’un modèle utilise pour produire un résultat.PrédictionUne prédiction est le résultat estimé d’un modèle pour une entrée, par exemple une classe, valeur, probabilité, séquence ou élément suivant.ÉvaluationL’évaluation est la mesure et l’enquête structurées sur la performance d’un modèle ou système face à des questions, critères et contextes définis.

Comprendre comment les objectifs façonnent les prédictions

Sources et périmètre

Ce qui soutient cet objet

Machine Learning GlossaryGoogle for Developers

Définit la régression comme une prédiction de valeurs numériques ; les utilisations statistiques du terme peuvent impliquer des interprétations et des hypothèses supplémentaires.

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