🏗️Exemple concret
Prédire le prix de vente d'une maison selon sa superficie, le nombre de pièces et le quartier. Avec 1 000 ventes passées, le modèle apprend que chaque m² vaut environ 4 200€ dans ce quartier.
∑ Concept clé
y = aâ‚€ + aâ‚xâ‚ + aâ‚‚xâ‚‚ + ... (où y est la valeur prédite, x les variables d'entrée, a les coefficients appris)
🎯Quand l'utiliser ?
✓Prédire un prix, un chiffre d'affaires, une consommation
✓Comprendre l'impact de chaque variable sur le résultat
✓Quand la relation entre les variables est approximativement linéaire
✅ Avantages
+Très rapide à entraîner
+Facile à interpréter (les coefficients expliquent le modèle)
+Peu de données nécessaires
⚠️ Limites
−Ne capture pas les relations complexes et non linéaires
−Sensible aux valeurs aberrantes (outliers)
−Suppose une relation linéaire entre les variables
🛠️ Outils principaux
Scikit-learn (Python)
statsmodels (Python)
R (lm())
Excel (DROITEREG)
MLSuperviséPrédictionRégression