Référentiel B — capacité IA
Régression logistique
Architecture
Modèle statistique linéaire généralisé utilisant une fonction logistique pour modéliser une variable cible binaire ou catégorielle
Capacités clés
- Classification binaire (ou multiclasse via extensions) avec estimation d'une probabilité d'appartenance à une classe
- Interprétabilité des coefficients en termes d'odds ratio (rapport de cotes)
- Modèle de référence en scoring et en classification statistique classique
Usages documentés par secteur
IndustrieTRL non déterminableDiffusion standard
Scoring de risque bancaire et ciblage assurantiel à partir de variables clients
- Domaine bancaire : « détecter les groupes à risque lors de la souscription d'un crédit »
- Assurance : ciblage de la clientèle sensible à certaines polices
Sources de cet usage
- 1.Régression logistique — Wikipédiasecondaire
PharmaceutiqueTRL non déterminableDiffusion établie
Analyse du risque de survenue d'un événement de santé binaire en fonction de facteurs cliniques
- Médecine : « trouver les facteurs qui caractérisent un groupe de sujets malades par rapport à des sujets sains »
- Épidémiologie obstétricale : prédiction du faible poids à la naissance, exemple développé par la source
Sources de cet usage
- 1.Régression logistique — Wikipédiasecondaire
Limites connues
Suppose une relation linéaire entre les variables explicatives et le logarithme des cotes, ce qui limite sa capacité à capturer des interactions complexes sans ingénierie manuelle des variables ; performances généralement inférieures aux méthodes d'ensemble sur des données à relations non linéaires complexes.
Débats documentés
Aucune autre fiche du référentiel ne nomme celle-ci, et celle-ci n'en nomme aucune. Ce n'est pas un signe d'accord : c'est un silence documentaire, et il se comble en écrivant les limites de la fiche avec des noms.
Sources
- 1.Régression logistique — Wikipédiasecondaire
Analyses de gap citant cette fiche
- Social-démocratie × Régression logistiqueCiblage statistique des politiques redistributives et arbitrage politique
Fiche humaine : Social-démocratie
- Banque mondiale (BIRD) × Régression logistiqueFinancement du développement, ciblage des programmes et modèles de scoring
Fiche humaine : Banque mondiale (BIRD)
- Michel Foucault × Régression logistiqueScoring individuel, production de la norme et auditabilité des dispositifs
Fiche humaine : Michel Foucault
Fiches connexes — Data science / modèles prédictifs
- Arbres de décisionMéthode d'apprentissage automatique classique (algorithmes ID3, C4.5, CART, développés à partir des années 1980)
- AutoencodeursArchitecture de réseau de neurones popularisée à partir des années 1980-1990, largement développée depuis les années 2010
- CNNArchitecture développée notamment par Yann LeCun (LeNet, fin des années 1980-1990), popularisée à grande échelle par AlexNet (2012)
- Forêts aléatoiresMéthode d'ensemble développée notamment par Leo Breiman (2001)
- GANConcept développé par Ian Goodfellow et ses collègues (juin 2014)
- Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM/CatBoost)Méthode formalisée par Jerome Friedman (1999). Les implémentations XGBoost, LightGBM et CatBoost qui donnent son nom à la fiche ne sont nommées par aucune source de celle-ci : leurs dates et leurs éditeurs restent à tracer.
- K-MeansAlgorithme classique de partitionnement de données (formalisé par Stuart Lloyd et James MacQueen dans les années 1950-1960)
- K-NNMéthode statistique classique d'apprentissage non paramétrique ; la source citée n'en donne pas la datation
Données brutes de cette fiche : /api/fiches/regression-logistique — voir la méthodologie.