Machine Learning & Data Science
Définition : Le Machine Learning et la Data Science regroupent l'ensemble des méthodes statistiques et informatiques permettant d'extraire des connaissances et des prédictions à partir de données. Cela inclut l'apprentissage supervisé (régression, classification), l'apprentissage non supervisé (clustering, réduction de dimension), l'analyse exploratoire et l'évaluation des associations entre variables.
Cette page présente un arbre interactif pour choisir la méthode d'analyse adaptée selon le type de variables (quantitatives, qualitatives, mixtes) et votre objectif (exploration, prédiction, classification). Cliquez sur un type de données ou une approche pour explorer et découvrir les principales méthodes les plus populaires.
Légende : reg = régression, class = classification, reg | class = les deux
class
reg
reg | class
Sur quels type de données voulez-vous travailler ?
Données
Quantitatives
Données
Qualitatives
Données
Mixtes
----- OU -----
Quelle approche voulez-vous utiliser ?
Exploration
Classification
régression
2 variables
quanti
k variables
quanti
2 variables
quali
k variables
quali
2 variables
mixte
k variables
mixte
ACP
CAH
K-means
AFC
CART
LDA (class)
PLS