Data Science – Logistic Regression on large datasets using scikit-learn (Python)

La régression logistique est une technique d’apprentissage automatique utilisée pour prédire des variables binaires en se basant sur un ensemble de variables indépendantes. Cette technique est largement utilisée en data science pour la classification de données.

Dans ce tutoriel, nous allons apprendre à implémenter une régression logistique sur de grandes bases de données en utilisant la bibliothèque scikit-learn en Python. Scikit-learn est l’une des bibliothèque les plus populaires en Python pour l’apprentissage automatique.

Étape 1 : Préparation des données
Tout d’abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires :

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

Ensuite, nous allons charger notre jeu de données. Assurez-vous d’avoir le jeu de données dans le même répertoire que votre script Python.

data = pd.read_csv('votre_fichier.csv')

Ensuite, nous allons séparer les variables indépendantes (X) de la variable cible (y) :

X = data.drop('target_variable', axis=1)
y = data['target_variable']

Maintenant, divisons nos données en ensembles de formation et de test :

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

Étape 2 : Entraînement du modèle
Maintenant que nos données sont prêtes, nous pouvons entraîner notre modèle de régression logistique :

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Étape 3 : Prédiction et évaluation du modèle
Une fois le modèle entraîné, nous pouvons l’utiliser pour faire des prédictions sur nos données de test :

predictions = model.predict(X_test)

Enfin, évaluons les performances de notre modèle en utilisant la précision comme métrique :

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

Conclusion
Dans ce tutoriel, nous avons appris à implémenter une régression logistique sur de grandes bases de données en utilisant la bibliothèque scikit-learn en Python. La régression logistique est une technique puissante pour la classification de données binaires et est largement utilisée en data science. N’hésitez pas à expérimenter avec différents paramètres et techniques pour améliorer les performances de votre modèle.