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1.2_regression_classification.md

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Régression vs Classification

On va pouvoir se pencher sur le besoin que notre IA cherche à accomplir. Quel est le type de donnée que l'on souhaite obtenir à la fin ?

Je veux une réponse catégorielle Je veux une réponse chiffrée
Chat ou chien, espèce d'une fleur, malade ou non... Prix d'une maison, température extérieure, nombre d'individus...
➡️ CLASSIFICATION ➡️ REGRESSION

C'est très automatique, si votre IA doit vous retourner une estimation chiffrée, vous avez besoin d'un algorithme de régression. Si elle doit vous retourner une quelconque classe ou catégorie (OUI ou NON, un type d'objet...), vous avez besoin d'un algorithme de classification.

Certains algorithmes peuvent faire les deux, certains sont spécifiques à un type (une régression linéaire, vous vous en doutez, ne fera pas de classification). En général, on peut tout de même réussir à modifier très légèrement les algorithmes pour passer de l'un à l'autre si nécessaire.

➡️ On utilise des mots bien compliqués pour simplement dire "est-ce que je veux un résultat chiffré ou catégorisé ?".



Pour découvrir le dernier facteur majeur qui catégorise les IA, on se retrouve à la partie suivante.