Régression linéaire
Définition
La régression linéaire est l'un des modèles les plus anciens et les plus utilisés du machine learning. Elle suppose que la valeur à prédire (le prix d'un bien immobilier, le chiffre d'affaires d'un magasin) peut s'écrire comme une combinaison linéaire pondérée des variables d'entrée, plus un terme d'erreur. Sa simplicité est sa force : elle est rapide à entraîner, facile à interpréter (chaque coefficient indique l'impact d'une variable), et constitue souvent une excellente baseline avant de passer à des modèles plus complexes. C'est aussi un outil pédagogique privilégié pour comprendre les bases du machine learning supervisé. En entreprise, la régression linéaire reste très utilisée pour les analyses prédictives sur données tabulaires (prévision de demande, modélisation de prix, scoring), où elle rivalise souvent avec des modèles bien plus sophistiqués.
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