
Régression logistique
Authored by Noura Benhajji
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quelle est la fonction utilisée pour modéliser la probabilité d'appartenance à une classe dans une régression logistique?
La fonction sigmoïde
La fonction tangente hyperbolique
La fonction inverse
La fonction carrée
Answer explanation
La fonction sigmoïde est utilisée pour modéliser la probabilité d'appartenance à une classe dans une régression logistique. Elle prend une entrée réelle x et renvoie une valeur entre 0 et 1 qui est interprétée comme la probabilité de l'appartenance à la classe positive.
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quel est l'objectif de la régression logistique?
Prédire une variable continue
Prédire une variable catégorique
Prédire une variable discrète
Prédire une variable aléatoire
Answer explanation
L'objectif de la régression logistique est de prédire une variable catégorique, c'est-à-dire une variable qui prend un nombre fini de valeurs discrètes. Il est utilisé pour résoudre les problèmes de classification binaire ou multi-classes.
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quelle est la démarche pour entraîner un modèle de régression logistique ?
Minimiser la somme des erreurs quadratiques
Minimiser la somme des erreurs absolues
Maximiser la vraisemblance
Minimiser la distance euclidienne
Answer explanation
La démarche pour entraîner un modèle de régression logistique consiste à maximiser la vraisemblance, qui mesure la probabilité des données étant donné les paramètres du modèle. Il est généralement accompli en utilisant des algorithmes d'optimisation comme la descente de gradient ou la régularisation.
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Quelle est la métrique couramment utilisée pour évaluer les performances d'un modèle de régression logistique ?
R-squared
Mean Absolute Error
F1-score
AUC-ROC
Answer explanation
La métrique couramment utilisée pour évaluer les performances d'un modèle de régression logistique est l'AUC-ROC (aire sous la courbe ROC), qui mesure la capacité du modèle à séparer les exemples positifs des négatifs. C'est une métrique particulièrement pertinente pour les modèles de classification binaire.
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Dans quel cas utiliseriez-vous la régression logistique plutôt qu'une régression linéaire?
Lorsque la variable à prédire est continue
Lorsque la variable à prédire est catégorique
Lorsque vous avez peu de données
Lorsque vous voulez prédire une variable binaire
Answer explanation
Vous utiliseriez la régression logistique plutôt qu'une régression linéaire lorsque la variable à prédire est catégorique. En effet, la régression logistique est utilisée pour résoudre les problèmes de classification, tandis que la régression linéaire est utilisée pour résoudre les problèmes de régression (prédiction de variable continue).
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