Introduction à l’analytique prédictive en Python

Dans ce chapitre, vous découvrirez les bases de la régression logistique : comment prédire une cible binaire à partir de variables continues, comment interpréter ce modèle et l’utiliser pour faire des prédictions sur de nouveaux exemples.

Dans ce chapitre, vous verrez pourquoi la sélection de variables est essentielle pour construire un modèle utile. Vous apprendrez aussi à mettre en œuvre une sélection progressive avant pour la régression logistique et à décider du nombre de variables à inclure dans votre modèle final.

Maintenant que vous savez construire un bon modèle, vous devez convaincre les parties prenantes de l’adopter en créant des graphiques adaptés. Vous apprendrez à construire et interpréter la courbe des gains cumulés et la courbe de lift.

Dans un contexte professionnel, il est souvent important d’expliquer l’intuition derrière le modèle que vous avez construit. En effet, si le modèle et ses variables ne sont pas parlants, il risque de ne pas être utilisé. Dans ce chapitre, vous apprendrez à expliquer la relation entre les variables du modèle et la cible au moyen de graphiques d’analyse des prédicteurs.