Théorie : Régression logistique pour le diagnostic
La régression logistique est une technique statistique couramment utilisée en apprentissage automatique pour la classification binaire, comme le diagnostic médical (malade vs. sain).
La fonction logistique (sigmoïde) est au cœur de cette méthode :
σ(z) = 1 / (1 + e^(-z))
où z est une combinaison linéaire des caractéristiques :
z = β₀ + β₁x₁ + β₂x₂ + ... + βₙxₙ
Les coefficients β sont appris à partir des données d'entraînement pour optimiser la prédiction.
Démo : Diagnostic du diabète
Utilisez ce modèle simplifié basé sur la régression logistique pour prédire le risque de diabète.