Quelles sont les alternatives à la régression logistique pour les résultats binaires ?

1 Régression Probit

La régression Probit est similaire à la régression logistique, mais elle utilise une fonction de liaison différente pour relier le résultat et les prédicteurs. La fonction de liaison est la fonction de distribution cumulative de la distribution normale standard, qui a une pente plus raide près de la queue moyenne et plus plate que la fonction logistique. La régression Probit peut être utile lorsque le résultat est influencé par des valeurs extrêmes ou lorsque la fonction logistique ne convient pas bien. Cependant, la régression probit présente également certains inconvénients, tels qu’elle est moins interprétable que la régression logistique et nécessite plus de puissance de calcul.

2 Arbres de décision

Les arbres de décision sont un type d’algorithme d’apprentissage automatique qui peut gérer des résultats binaires ainsi que des prédicteurs catégoriques ou continus. Les arbres de décision divisent les données en groupes plus petits et plus homogènes en fonction de règles dérivées des prédicteurs. Les groupes finaux sont appelés feuilles, et chaque feuille se voit attribuer une probabilité de résultat. Les arbres de décision sont faciles à visualiser et à comprendre, et ils peuvent capturer des effets non linéaires et interactifs parmi les prédicteurs. Cependant, les arbres de décision peuvent également souffrir de surajustement, d’instabilité et de biais.

4 Machines vectorielles de support

Les machines à vecteurs de support sont un autre type d’algorithme d’apprentissage automatique qui peut gérer des résultats binaires ainsi que des prédicteurs linéaires ou non linéaires. Les machines à vecteurs de support essaient de trouver le meilleur hyperplan qui sépare les données en deux classes, tout en maximisant la marge entre les classes. La marge est la distance entre l’hyperplan et les points les plus proches de chaque classe, appelés vecteurs de support. Les machines à vecteurs de support peuvent être très efficaces et robustes, et elles peuvent utiliser différents noyaux pour capturer des relations non linéaires. Cependant, les machines à vecteurs de support sont également difficiles à interpréter et à régler, et elles peuvent être sensibles aux valeurs aberrantes et au bruit.

5 Méthodes bayésiennes

Les méthodes bayésiennes sont une approche générale de l’inférence statistique qui peut être appliquée aux résultats binaires ainsi qu’à tout type de prédicteur. Les méthodes bayésiennes utilisent des connaissances et des croyances préalables sur les paramètres du modèle et les mettent à jour avec les données pour produire des distributions postérieures. Les méthodes bayésiennes peuvent intégrer l’incertitude et la variabilité dans l’analyse, et elles peuvent gérer des modèles complexes et hiérarchiques. Cependant, les méthodes bayésiennes nécessitent également plus d’hypothèses et de choix, tels que les distributions antérieures et les méthodes d’échantillonnage, et elles peuvent être gourmandes en calcul et difficiles à valider.

6 Voici ce qu’il faut prendre en compte

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