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Comprendre la régression par apprentissage automatique : Un guide complet

Comment utiliser la régression par apprentissage automatique dans les décisions commerciales ? Découvrez les différents types de régression et quand les utiliser.

L'apprentissage automatique est devenu l'un des outils les plus puissants du monde commercial. Mais comment utiliser l'apprentissage automatique au profit de votre entreprise ? L'accès à l'analyse de régression par apprentissage automatique vous permet de renseigner votre ensemble de données et de prendre des décisions plus précises.

Par exemple, l'apprentissage automatique par régression linéaire peut vous aider à estimer les données manquantes dans votre plage de données et à évaluer les données futures qui pourraient se trouver en dehors de votre plage de données. De cette façon, vous pouvez veiller à disposer des informations nécessaires pour déterminer les prochaines étapes à suivre pour votre entreprise.

Avant de voir comment vous pouvez exactement utiliser l'apprentissage automatique pour votre entreprise, vous devez comprendre ce qu'est la régression par apprentissage automatique et ses différentes variantes.

Qu'est-ce que la régression par apprentissage automatique ?

Pour répondre à cette question, il faut d'abord comprendre en quoi consiste la régression. L'analyse de la régression consiste à évaluer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes sur la base des informations dont on dispose.

L'objectif est d'examiner les informations disponibles, de déterminer la fonctionnalité qui correspond le mieux aux données, puis d'utiliser cette fonctionnalité pour combler les lacunes de l'ensemble des données.

Si vous pensez que certaines données sont manquantes, il vous faudra les interpoler en vous basant sur la fonction de régression. Si vous souhaitez estimer des informations futures qui se situent en dehors de la plage actuelle, vous procéderez alors à une extrapolation pour obtenir ces informations.

L'apprentissage automatique peut s'appuyer sur la régression pour vous aider à trouver la bonne formule en fonction des données dont vous disposez. Vous pouvez alors utiliser l'apprentissage automatique pour élargir votre ensemble de données ou combler les lacunes éventuelles. C'est là que la régression par apprentissage automatique peut s'avérer utile.

Avantages de l'utilisation de la régression par apprentissage automatique

L'utilisation de la régression par apprentissage automatique présente plusieurs avantages significatifs. Voici quelques-uns des principaux avantages :

Identification rapide des fonctions

Même si vous êtes en mesure d'identifier par vous-même la fonction mathématique qui correspond à l'ensemble de données, le recours à la régression par apprentissage automatique vous permettra sans doute d'y parvenir plus rapidement. Cela peut vous faire gagner beaucoup de temps.

Combler les lacunes dans les données

Vous pouvez également utiliser la régression par apprentissage automatique pour identifier les lacunes dans votre ensemble de données et ainsi y pallier. Vous disposerez ainsi d'un ensemble de données plus complet que vous pourrez utiliser pour prendre des décisions.

Tendances prévisionnelles

Si vous souhaitez que votre entreprise soit performante, il vous faut suivre les tendances les plus récentes. En accédant à des modèles de régression par apprentissage automatique, vous pouvez faire des prévisions et identifier des tendances qui facilitent la prise de décisions commerciales.

Prévoir les résultats

Vous pouvez même utiliser des modèles de régression par apprentissage automatique pour prévoir les résultats en fonction de certains ensembles d'informations. Cela peut être un moyen de gagner en transparence et de prendre les bonnes décisions compte tenu des circonstances.

Prévisions du marché

Vous pouvez même utiliser la régression par apprentissage automatique pour faire des prévisions en pleine période de fortes fluctuations du marché. Cela peut donner un sentiment de stabilité à votre entreprise.

Grâce à l'accès à des rapports détaillés et à des analyses provenant de la régression par apprentissage automatique, vous pourrez déterminer les prochaines étapes.

Types de régression par apprentissage automatique

Il existe de nombreux types de régression et d'apprentissage automatique. Parmi les types les plus courants, on peut citer :

Régression linéaire simple

Il s'agit généralement du premier type de régression par apprentissage automatique que l'on apprend. Dans un modèle de régression linéaire simple, il existe une relation entre une seule variable d'entrée et une seule variable de sortie distincte. Le modèle d'apprentissage automatique tentera de comprendre comment les deux variables sont liées.

Régression linéaire multiple

Si vous avez plus de deux variables en jeu, vous avez affaire à une régression linéaire multiple.

L'objectif du modèle d'apprentissage automatique est d'essayer de trouver la relation entre plusieurs variables d'entrée et une variable de sortie de l'autre côté. Si vous avez plusieurs variables et que vous essayez de trouver un modèle entre elles, vous pouvez vous aider de la régression linéaire multiple.

Régression polynomiale

Si vous avez des données que vous ne pouvez pas séparer de manière linéaire, vous devrez peut-être utiliser la régression polynomiale. Ce type de régression est similaire à la régression linéaire, mais au lieu d'une ligne, vous essayez de trouver une courbe qui s'adapte à tous les points de données. Comme la fonction qui s'ajuste aux données peut être une courbe, elle est dite non linéaire.

Régression par vecteur de support

La régression par vecteur de support est un algorithme utilisé pour prédire des valeurs variables à partir des informations dont on dispose. Cette méthode vise à identifier la ligne qui correspond le mieux au modèle. Cette ligne traverse le nombre maximal de points représentés par l'ensemble de données. Une fois que vous avez obtenu la ligne la plus proche, vous pouvez prédire d'autres valeurs dans l'ensemble des données.

Régression par arbre de décision

L'objectif des arbres de décision est de créer des modèles de classification structurés en arborescence. La régression part de l'ensemble des données et les décompose en sous-ensembles de plus en plus petits. L'arbre se développe ainsi progressivement, créant des nœuds de décision et des nœuds feuille. Un nœud de décision comporte deux branches ou plus, tandis qu'un nœud feuille représente une décision unique et ciblée.

Régression par forêt aléatoire

Si vous devez combiner plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique en un seul modèle, vous disposez d'une régression par forêt aléatoire. La régression par forêt aléatoire utilise l'apprentissage supervisé pour combiner les prédictions de plusieurs algorithmes en un seul algorithme que vous pouvez appliquer à plusieurs situations.

L'algorithme final prendra la forme d'un arbre, avec différentes caractéristiques utilisées pour diviser les nœuds au fur et à mesure que vous progressez dans l'arbre. Les prédictions finales devraient ensuite figurer au bas de l'arbre.

Comment fonctionne la régression par apprentissage automatique ?

Alors, comment fonctionne exactement la régression par apprentissage automatique ? Le processus se déroule en plusieurs étapes. Elles comprennent :

La collecte et la préparation des données

Tout d'abord, vous devez collecter une grande quantité d'informations pour élaborer votre modèle. Vous devrez peut-être aussi formater les données de manière à ce que l'algorithme d'apprentissage automatique puisse les comprendre. Veillez à vérifier les données pour vous assurer qu'elles sont exactes avant de créer un modèle à partir de celles-ci.

Création et validation d'un modèle

Il est maintenant temps de mettre en place et de développer un modèle. En règle générale, cela implique l'utilisation d'un grand nombre de données pour apprendre au modèle le résultat souhaité.

Vous devrez valider le modèle pour vous assurer qu'il fonctionne exactement comme prévu et que l'algorithme de régression correspond aux points de données que vous avez fournis.

Test et déploiement du modèle

Une fois le modèle en place, il vous faut le tester de manière approfondie. Vous devrez peut-être donner au modèle une série de situations hypothétiques et vous assurer que les informations qu'il fournit sont exactes. Une fois le modèle testé et validé, vous pouvez le déployer pour une utilisation plus large.

Mise au point et maintenance du modèle

Il ne suffit pas de mettre le modèle en ligne ; il faut aussi continuer à l'exploiter. Vous devez surveiller le modèle pour vous assurer que des erreurs ne sont pas commises. Il se peut que vous deviez peaufiner certaines informations relatives au modèle pour vous assurer qu'il fonctionne exactement comme prévu.

Cas d'utilisation de la régression par apprentissage automatique

Il existe plusieurs situations dans lesquelles la régression par apprentissage automatique peut être bénéfique. Voici quelques exemples principaux :

Prévisions de ventes

Vous pouvez utiliser l'apprentissage automatique pour prévoir vos ventes. Par exemple, vous pouvez avoir beaucoup de leads intéressés par vos produits et services.

Vous pouvez utiliser la régression par apprentissage automatique pour prédire le nombre d'unités que vos clients achèteront au cours du trimestre à venir. Cela pourrait vous permettre de générer plus facilement des prédictions plus précises liées à la génération du chiffre d'affaires.

Analyse marketing

L'apprentissage automatique dans le marketing a beaucoup progressé, et vous pouvez utiliser la régression par apprentissage automatique pour optimiser votre campagne marketing.

Il existe différentes façons d'utiliser l'IA dans le marketing, et vous pourriez être en mesure d'utiliser l'apprentissage automatique pour vous aider à déterminer laquelle de vos campagnes marketing sera la plus efficace. Vous pourrez ainsi utiliser judicieusement vos ressources, en maximisant votre retour sur investissement.

Segmentation de la clientèle

Pour maximiser les résultats de vos efforts de vente et marketing, il est important de disposer de segments de clientèle. La régression par apprentissage automatique peut vous aider à déterminer lesquels de vos segments réagiront le mieux à certaines techniques marketing et lesquels bénéficieront le plus de produits et services spécifiques.

Avec un modèle de régression par apprentissage automatique, vous pouvez déterminer comment optimiser la valeur de vos ressources et veiller à cibler les bons segments de clientèle avec les techniques de marketing, les produits et les services adéquats.

Maintenance prévisionnelle

Vous pouvez même utiliser la régression par apprentissage automatique pour gérer la maintenance prédictive. Vous pouvez suivre des algorithmes qui vous indiquent comment vous devez gérer la maintenance liée à différents équipements, applications et même modèles d'apprentissage automatique. Vous savez ainsi qu'ils fonctionnent exactement comme prévu.

Contrôle de la qualité

Vous pouvez même utiliser des données d'apprentissage automatique pour vous aider à contrôler la qualité. Cela peut notamment être utile pour contrôler la qualité des données.

Vous pouvez utiliser la régression par apprentissage automatique pour identifier les anomalies, évaluer la pertinence de vos données, supprimer les doublons et même compléter les lacunes existantes dans vos données. Vous savez ainsi que vos données sont homogènes sur toutes les plates-formes.

Intégrez l'analyse de régression par apprentissage automatique dans votre flux de travail

L'analyse de régression par apprentissage automatique peut améliorer considérablement votre flux de travail, en vous fournissant une multitude d'analyses d'audience et de valeurs prédictives qui vous aideront à prendre la bonne décision.

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