« Régression » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
Aucun résumé des modifications
 
(54 versions intermédiaires par 3 utilisateurs non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
==Domaine==
[[category:Vocabulaire]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA]]
[[Catégorie:Intelligence artificielle]]
[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
[[Catégorie:scotty]]
<br>
==Définition==
==Définition==
La régression est un ensemble de méthodes statistiques très utilisées pour analyser la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres. Pendant longtemps, la régression d'une variable aléatoire sur le vecteur de variables aléatoires désignait la moyenne conditionnelle de  sachant . Aujourd'hui, le terme de régression désigne tout élément de la distribution conditionnelle de sachant , considérée comme une fonction de . On peut par exemple s'intéresser à la moyenne conditionnelle, à la médiane conditionnelle, au mode conditionnel, à la variance conditionnelle.
La régression est une technique d’'''[[apprentissage supervisé]]''' servant à estimer ou à prédire la valeur d’un attribut numérique (la variable dépendante) en se fondant sur la valeur d'un ou de plusieurs autres attributs (les variables indépendantes).  
 
Le terme régression a été introduit par Francis Galton à la suite d'une étude sur la taille des descendants de personnes de grande taille, qui diminue de générations en générations vers une taille moyenne (donc leur taille régresse).
 
<br />
 
 
 
 
 
</p><p>Pendant longtemps, la régression d'une <a href="/wiki/Variable_al%C3%A9atoire" title="Variable aléatoire">variable aléatoire</a> <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"  alttext="{\displaystyle y}">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mrow class="MJX-TeXAtom-ORD">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mi>y</mi>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mstyle>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mrow>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle y}</annotation>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/b8a6208ec717213d4317e666f1ae872e00620a0d" class="mwe-math-fallback-image-inline" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:1.155ex; height:2.009ex;" alt="y"/></span> sur le vecteur de variables aléatoires <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"  alttext="{\displaystyle x}">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mrow class="MJX-TeXAtom-ORD">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mi>x</mi>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mstyle>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mrow>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle x}</annotation>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/87f9e315fd7e2ba406057a97300593c4802b53e4" class="mwe-math-fallback-image-inline" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.33ex; height:1.676ex;" alt="x"/></span> désignait la moyenne conditionnelle de <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"  alttext="{\displaystyle y}">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mrow class="MJX-TeXAtom-ORD">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mi>y</mi>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mstyle>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mrow>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle y}</annotation>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/b8a6208ec717213d4317e666f1ae872e00620a0d" class="mwe-math-fallback-image-inline" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:1.155ex; height:2.009ex;" alt="y"/></span> sachant <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"  alttext="{\displaystyle x}">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mrow class="MJX-TeXAtom-ORD">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mi>x</mi>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mstyle>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mrow>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle x}</annotation>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/87f9e315fd7e2ba406057a97300593c4802b53e4" class="mwe-math-fallback-image-inline" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.33ex; height:1.676ex;" alt="x"/></span>. Aujourd'hui, le terme de régression désigne tout élément de la distribution conditionnelle de <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"  alttext="{\displaystyle y}">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mrow class="MJX-TeXAtom-ORD">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mi>y</mi>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mstyle>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mrow>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle y}</annotation>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/b8a6208ec717213d4317e666f1ae872e00620a0d" class="mwe-math-fallback-image-inline" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:1.155ex; height:2.009ex;" alt="y"/></span> sachant <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"  alttext="{\displaystyle x}">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mrow class="MJX-TeXAtom-ORD">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mi>x</mi>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mstyle>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mrow>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle x}</annotation>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/87f9e315fd7e2ba406057a97300593c4802b53e4" class="mwe-math-fallback-image-inline" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.33ex; height:1.676ex;" alt="x"/></span>, considérée comme une fonction de <span class="mwe-math-element"><span class="mwe-math-mathml-inline mwe-math-mathml-a11y" style="display: none;"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"  alttext="{\displaystyle x}">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mrow class="MJX-TeXAtom-ORD">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0">
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<mi>x</mi>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mstyle>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</mrow>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
<annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle x}</annotation>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</semantics>
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</math></span><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/87f9e315fd7e2ba406057a97300593c4802b53e4" class="mwe-math-fallback-image-inline" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.33ex; height:1.676ex;" alt="x"/></span>. On peut par exemple s'intéresser à la moyenne conditionnelle, à la médiane conditionnelle, au mode conditionnel, à la variance conditionnelle<sup id="cite_ref-manski91_1-0" class="reference"><a href="#cite_note-manski91-1"><span class="cite_crochet">[</span>1<span class="cite_crochet">]</span></a></sup>...
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</p><p>Le terme «&#160;régression&#160;» a été introduit par <a href="/wiki/Francis_Galton" title="Francis Galton">Francis Galton</a> à la suite d'une étude sur la taille des descendants de personnes de grande taille, qui diminue de générations en générations vers une taille moyenne (donc leur taille régresse)<sup id="cite_ref-2" class="reference"><a href="#cite_note-2"><span class="cite_crochet">[</span>2<span class="cite_crochet">]</span></a></sup><sup class="reference cite_virgule">,</sup><sup id="cite_ref-3" class="reference"><a href="#cite_note-3"><span class="cite_crochet">[</span>3<span class="cite_crochet">]</span></a></sup>.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
</p>


On utilise la régression pour prédire un prix, un nombre de visiteurs, bref une valeur numérique.


==Compléments==
En statistique, la régression est un ensemble de méthodes utilisées pour analyser la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres variables.


Pendant longtemps, la régression d'une variable aléatoire <math>y</math>sur le vecteur de variables aléatoires <math>X</math>désignait la moyenne conditionnelle de <math>y</math>sachant <math>X.</math>


Aujourd'hui, le terme de régression désigne tout élément de la distribution conditionnelle de probabilité de <math>y</math>sachant <math>X,</math>considérée comme une fonction de <math>X.</math> Par exemple, on peut s'intéresser à la moyenne conditionnelle, à la médiane conditionnelle, au mode conditionnel, à la variance conditionnelle.


Le terme régression a été introduit en statistique par Francis Galton à la suite d'une étude sur la taille des descendants de personnes de grande taille, qui diminue de générations en générations vers une taille moyenne (donc leur taille régresse).


==Français==
==Français==
'''régression'''  n.f.
'''régression'''   
 


==Anglais==
==Anglais==
'''Regression '''
'''Regression '''


==Sources==


[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9gression_(statistiques) Source : Wikipedia IA]


</small><br> {{Modèle:101}}<br>


[https://fr.wikipedia.org/wiki/R%C3%A9gression_(statistiques) Source : Wikipedia IA]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:101]]

Dernière version du 27 avril 2024 à 21:46

Définition

La régression est une technique d’apprentissage supervisé servant à estimer ou à prédire la valeur d’un attribut numérique (la variable dépendante) en se fondant sur la valeur d'un ou de plusieurs autres attributs (les variables indépendantes).

On utilise la régression pour prédire un prix, un nombre de visiteurs, bref une valeur numérique.

Compléments

En statistique, la régression est un ensemble de méthodes utilisées pour analyser la relation d'une variable par rapport à une ou plusieurs autres variables.

Pendant longtemps, la régression d'une variable aléatoire sur le vecteur de variables aléatoires désignait la moyenne conditionnelle de sachant

Aujourd'hui, le terme de régression désigne tout élément de la distribution conditionnelle de probabilité de sachant considérée comme une fonction de Par exemple, on peut s'intéresser à la moyenne conditionnelle, à la médiane conditionnelle, au mode conditionnel, à la variance conditionnelle.

Le terme régression a été introduit en statistique par Francis Galton à la suite d'une étude sur la taille des descendants de personnes de grande taille, qui diminue de générations en générations vers une taille moyenne (donc leur taille régresse).

Français

régression

Anglais

Regression

Sources

Source : Wikipedia IA


101 MOTS DE L' IA
Ce terme est sélectionné pour le livre « Les 101 mots de l'intelligence artificielle »

Récupérée de « https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Régression&oldid=102767 »

Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki