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La régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit de modéliser au mieux un modèle mathématique simple à des observations réelles nombreuses. En d'autres termes d'associer à un vecteur de variables aléatoires une variable aléatoire binomiale génériquement notée . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé. Elle est largement utilisée en apprentissage automatique. | La régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit de modéliser au mieux un modèle mathématique simple à des observations réelles nombreuses. En d'autres termes d'associer à un vecteur de variables aléatoires une [[variable aléatoire]] binomiale génériquement notée. La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé. Elle est largement utilisée en apprentissage automatique. | ||
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ] | |||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9gression_logistique Source : Wikipedia IA ] | [https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9gression_logistique Source : Wikipedia IA ] | ||
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Dernière version du 25 avril 2024 à 15:57
Définition
La régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit de modéliser au mieux un modèle mathématique simple à des observations réelles nombreuses. En d'autres termes d'associer à un vecteur de variables aléatoires une variable aléatoire binomiale génériquement notée. La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé. Elle est largement utilisée en apprentissage automatique.
Français
régression logistique
modèle logit
Anglais
logistic regression
Sources
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
