Introduction à la classification et ses métriques

📋 Plan du Cours

1. Problématique de classification pour variable qualitative et exemples d’application
2. Régression logistique : modélisation de la probabilité, fonction de coût et estimation des paramètres
3. Extension à la régression logistique multiple et interprétation des coefficients
4. Algorithme des K plus proches voisins (KNN) : principe, choix de K et métriques de distance
5. Mesures de performance en classification : précision, rappel, F1-score et spécificité
6. Courbe ROC, aire sous la courbe (AUC) et sélection du seuil optimal
7. Applications pratiques et questions sur la classification, surapprentissage et évaluation

📖 1. Problématique de classification pour variable qualitative et exemples d’application

🔑 Notions clés & Définitions