7.4 Principes de l'apprentissage supervisé : algorithmes de régression
L'apprentissage supervisé est l'une des catégories les plus importantes du machine learning, où l'objectif est d'apprendre une fonction qui mappe une entrée à une sortie sur la base d'exemples de paires entrée-sortie. Parmi les tâches les plus courantes de cette catégorie, on retrouve la régression, qui vise à prédire des valeurs continues. Explorons les principes et algorithmes de régression les plus utilisés dans le contexte du Machine Learning et du Deep Learning avec Python.
Concepts de base de la régression
La régression cherche à établir la relation entre des variables indépendantes (ou prédicteurs) et une variable dépendante (ou cible), en modélisant les attentes d'une variable en termes d'une ou plusieurs autres. Dans le Machine Learning, la régression est utilisée pour prédire des valeurs numériques continues, telles que les prix des logements, les températures, les ventes, entre autres.
Les modèles de régression sont évalués en fonction de l'adéquation de leurs prédictions avec les données réelles. Des mesures telles que l'erreur quadratique moyenne (MSE), l'erreur quadratique moyenne (RMSE) et le coefficient de détermination (R²) sont couramment utilisées pour cette évaluation.
Algorithmes de régression
Il existe plusieurs algorithmes de régression, et chacun a ses particularités et ses cas d'utilisation. Discutons de quelques-uns des plus populaires :
Régression linéaire
La régression linéaire est l'une des méthodes les plus simples et les plus largement utilisées. Cela suppose qu’il existe une relation linéaire entre les variables indépendantes et la variable dépendante. La régression linéaire peut être simple (avec une variable indépendante) ou multiple (avec plusieurs variables indépendantes).
En Python, la bibliothèque scikit-learn fournit une implémentation efficace de la régression linéaire, qui peut être facilement utilisée pour entraîner et évaluer des modèles.
Régression polynomiale
La régression polynomiale est une forme de régression linéaire dans laquelle la relation entre la variable indépendante x et la variable dépendante y est modélisée sous la forme d'un polynôme de degré n. Cela vous permet de capturer des relations non linéaires entre les variables.
Régression de crête (L2)
La régression Ridge est une technique utilisée lorsque les données présentent une multicolinéarité (forte corrélation entre variables indépendantes). Il ajoute un terme de pénalité (régularisation L2) au MSE pour éviter le surajustement.
Régression Lasso (L1)
La régression Lasso ajoute également un terme de pénalité à la MSE, mais utilise la norme L1, qui a la propriété de produire des solutions où certains coefficients de régression sont exactement nuls, ce qui signifie que la variable correspondante est exclue du modèle. Cela peut être utile pour la sélection de fonctionnalités.
Régression nette élastique
La régression Elastic Net combine les pénalités L1 et L2. Ceci est utile lorsque plusieurs fonctionnalités sont corrélées les unes aux autres, car il combine les propriétés de sélection de fonctionnalités de Lasso avec la capacité de modéliser les données multicolinéaires de Ridge.
Arbres de décision pour la régression
Les arbres de décision peuvent également être utilisés pour les problèmes de régression. Ils divisent l'espace des fonctionnalités en régions distinctes, et pour chaque région, une valeur de prédiction est attribuée en fonction de la moyenne des valeurs cibles qu'elle contient.
Forêt aléatoire pour la régression
Random Forest est une méthode d'ensemble qui utilise plusieurs arbres de décision pour améliorer la robustesse et les performances du modèle. Chaque arbre est entraîné avec un échantillon de données et effectue une prédiction indépendante. La prédiction finale est faite en faisant la moyenne des prédictions de tous les arbres.
Régression avec les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones artificiels, y compris l'apprentissage profond, peuvent être appliqués aux problèmes de régression. Ils sont capables de modéliser des relations complexes et non linéaires entre variables. En Python, des bibliothèques telles que TensorFlow et Keras facilitent la création et l'entraînement de réseaux neuronaux pour la régression.
Implémentation en Python
Python est un langage de programmation extrêmement populaire dans le domaine du Machine Learning et du Deep Learning, en raison de sa simplicité et du grand nombre de bibliothèques disponibles. Pour implémenter des algorithmes de régression, nous pouvons utiliser la bibliothèque scikit-learn, qui fournit des implémentations simples et efficaces de divers algorithmes de Machine Learning.
De plus, pour des tâches plus complexes et des modèles d'apprentissage profond, nous pouvons nous tourner vers des bibliothèques telles que TensorFlow et Keras, qui offrent une plus grande flexibilité et une plus grande puissance de calcul pour traiter de grands ensembles de données et des architectures réseau complexes.
Conclusion
Les algorithmes de régression sont des outils puissantsdans l’arsenal du Machine Learning et sont fondamentaux pour prédire les valeurs continues. Comprendre les principes de l'apprentissage supervisé et la capacité à mettre en œuvre et à régler différents algorithmes de régression sont des compétences précieuses pour tout data scientist ou ingénieur en apprentissage automatique. Avec de la pratique et de l'expérience, il est possible de choisir l'algorithme le plus approprié pour chaque problème spécifique et d'obtenir des résultats impressionnants.
