{"id":5229,"date":"2024-11-08T11:20:29","date_gmt":"2024-11-08T10:20:29","guid":{"rendered":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/faire_des_predictions_avec_predict\/"},"modified":"2024-11-08T11:20:29","modified_gmt":"2024-11-08T10:20:29","slug":"faire_des_predictions_avec_predict","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/faire_des_predictions_avec_predict\/","title":{"rendered":"Faire des pr\u00e9dictions avec predict"},"content":{"rendered":"

Faire des pr\u00e9dictions avec predict<\/code> en R<\/h1>\n

La fonction predict<\/code> en R est un outil puissant qui permet de faire des pr\u00e9dictions \u00e0 partir de mod\u00e8les statistiques. Que vous ayez construit un mod\u00e8le de r\u00e9gression, un mod\u00e8le de classification ou un autre type de mod\u00e8le, predict<\/code> vous aide \u00e0 estimer les valeurs cibles pour de nouvelles donn\u00e9es.<\/p>\n

Exemple concret : Pr\u00e9dire les prix de maisons<\/h2>\n

Pour illustrer l’utilisation de predict<\/code>, nous allons construire un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire simple pour pr\u00e9dire les prix de maisons en fonction de leur superficie. Nous utiliserons le jeu de donn\u00e9es mtcars<\/code> pour cet exemple, en consid\u00e9rant le poids des voitures comme une analogie \u00e0 la superficie des maisons.<\/p>\n

\u00c9tape 1 : Pr\u00e9parer les donn\u00e9es<\/h3>\n

Tout d’abord, nous allons charger les donn\u00e9es et examiner les premi\u00e8res lignes :<\/p>\n

# Charger les donn\u00e9es\ndata(mtcars)\n\n# Afficher les premi\u00e8res lignes\nhead(mtcars)<\/code><\/pre>\n
\u00c9tape 2 : Cr\u00e9er le mod\u00e8le<\/h3>\n
Nous allons cr\u00e9er un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire pour pr\u00e9dire le prix (ou ici, nous utiliserons le mpg<\/code> comme proxy pour le prix) en fonction du poids (wt<\/code>) des voitures.<\/p>\n
# Cr\u00e9er le mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire\nmodele <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars)\n\n# Afficher un r\u00e9sum\u00e9 du mod\u00e8le\nsummary(modele)<\/code><\/pre>\n
\u00c9tape 3 : Faire des pr\u00e9dictions<\/h3>\n
Maintenant que nous avons notre mod\u00e8le, nous pouvons faire des pr\u00e9dictions. Supposons que nous voulons pr\u00e9dire le mpg<\/code> pour des voitures ayant un poids de 2.5 et 3.0.<\/p>\n
# Cr\u00e9er un nouveau jeu de donn\u00e9es pour les pr\u00e9dictions\nnouvelles_donnees <- data.frame(wt = c(2.5, 3.0))\n\n# Faire des pr\u00e9dictions\npredictions <- predict(modele, nouvelles_donnees)\n\n# Afficher les pr\u00e9dictions\npredictions<\/code><\/pre>\n
Explications<\/h3>\n
    \n
  1. \nChargement des donn\u00e9es<\/strong> : Nous utilisons le jeu de donn\u00e9es mtcars<\/code> qui est int\u00e9gr\u00e9 dans R. Il contient des informations sur diff\u00e9rentes voitures, y compris leur poids et leur consommation de carburant.\n<\/li>\n
  2. \nCr\u00e9ation du mod\u00e8le<\/strong> : La fonction lm<\/code> (pour \u00ab\u00a0linear model\u00a0\u00bb) est utilis\u00e9e pour cr\u00e9er un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire. Dans notre cas, nous pr\u00e9disons mpg<\/code> (miles per gallon) en fonction de wt<\/code> (poids).\n<\/li>\n
  3. \nPr\u00e9dictions<\/strong> : La fonction predict<\/code> prend en entr\u00e9e notre mod\u00e8le et un nouveau jeu de donn\u00e9es. Elle retourne les valeurs pr\u00e9dites pour les observations fournies.\n<\/li>\n<\/ol>\n
    Conclusion<\/h3>\n
    La fonction predict<\/code> est essentielle pour appliquer vos mod\u00e8les \u00e0 de nouvelles donn\u00e9es. Dans cet exemple, nous avons vu comment construire un mod\u00e8le de r\u00e9gression simple et utiliser predict<\/code> pour estimer des valeurs. Cette approche peut \u00eatre \u00e9tendue \u00e0 des mod\u00e8les plus complexes et \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es plus riches. N’h\u00e9sitez pas \u00e0 explorer davantage et \u00e0 appliquer ces concepts \u00e0 vos propres projets !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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