# Calculateur de Regression Logistique Ajuste une regression logistique binaire par descente de gradient et predit les probabilites > Page canonique: https://elysiatools.com/fr/tools/logistic-regression-calculator - **Catégorie:** Math & Numbers - **Mots-clés:** regression logistique, classification binaire, probabilite, gradient ## Présentation Ce calculateur de régression logistique permet d'ajuster un modèle de classification binaire à partir de vos données CSV en utilisant l'algorithme de descente de gradient. Il calcule automatiquement la précision du modèle et peut prédire la probabilité d'appartenance à une classe pour de nouvelles entrées spécifiques, offrant une solution rapide pour l'analyse prédictive simple. ## Entrées - **Donnees CSV** (textarea): Predictors first, binary target last, e.g. x1,x2,y 0,1,0 1,2,0 3,2,1 - **Avec ligne den-tete** (checkbox) - **Valeurs de prediction (optionnel)** (text): e.g. 4, 3 - **Taux dapprentissage** (number) - **Iterations** (number) - **Seuil** (number) - **Decimales** (number) ## Quand l'utiliser - Pour modéliser la probabilité d'un événement binaire, comme un succès ou un échec, à partir de variables numériques. - Lorsque vous souhaitez créer un classificateur sans écrire de code, en utilisant uniquement des données structurées en CSV. - Pour tester l'influence de différents paramètres sur une variable cible binaire et obtenir un score de précision immédiat. ## Fonctionnement - Saisissez vos données au format CSV en plaçant les variables prédictives dans les premières colonnes et la cible binaire (0 ou 1) dans la dernière colonne. - Définissez les paramètres de l'algorithme, notamment le taux d'apprentissage pour la vitesse de convergence et le nombre d'itérations pour la précision de l'ajustement. - Indiquez éventuellement des valeurs de prédiction spécifiques pour tester le modèle sur de nouveaux cas de figure. - Le calculateur exécute la descente de gradient et retourne un objet JSON contenant la précision globale et les résultats de classification. ## Cas d'usage - Prédiction de la conversion client (achat ou non) basée sur le temps passé sur un site et le nombre de pages vues. - Évaluation du risque de crédit pour déterminer si un prêt sera remboursé en fonction du revenu et du score de crédit. - Diagnostic médical préliminaire pour classer la présence ou l'absence d'une condition selon des indicateurs biologiques numériques. ## Questions fréquentes ### Quel format de données est requis pour la cible ? La cible doit être binaire, c'est-à-dire contenir uniquement des valeurs 0 ou 1 dans la dernière colonne de votre CSV. ### À quoi sert le taux d'apprentissage ? Il détermine la taille des étapes de la descente de gradient ; une valeur trop élevée peut empêcher la convergence, tandis qu'une valeur trop basse ralentit le calcul. ### Puis-je inclure des en-têtes dans mon CSV ? Oui, il suffit de cocher l'option 'Avec ligne d'en-tête' pour que la première ligne soit ignorée lors du calcul mathématique. ### Comment est calculée la précision (accuracy) ? Elle correspond au ratio entre le nombre de prédictions correctes et le nombre total d'observations dans le jeu de données fourni. ### Quel est le rôle du seuil (threshold) ? Le seuil définit la limite de probabilité (souvent 0,5) à partir de laquelle une observation est classée dans la catégorie 1 plutôt que 0. ## Outils associés - [Calculateur de Regression Lineaire Multiple](https://elysiatools.com/fr/tools/multiple-linear-regression-calculator): Ajuste une regression lineaire multiple depuis des predicteurs et une cible numerique - [Calculateur de Colonnes](https://elysiatools.com/fr/tools/column-calculator): Effectuer des calculs sur les colonnes et ajouter de nouvelles lignes - [Fusionneur de Données par Ajout](https://elysiatools.com/fr/tools/data-append-merger): Ajouter et fusionner verticalement plusieurs tables de données avec correspondance intelligente des colonnes - [Calculateur de Lignes](https://elysiatools.com/fr/tools/row-calculator): Effectuer des calculs sur chaque ligne et ajouter de nouvelles colonnes - [Metteur à l'échelle des Caractéristiques](https://elysiatools.com/fr/tools/feature-scaler): Mettre à l'échelle et normaliser les caractéristiques en utilisant diverses méthodes pour le prétraitement d'apprentissage automatique et la standardisation des données - [Table Markdown vers CSV, JSON et schéma à types inférés](https://elysiatools.com/fr/tools/markdown-table-to-csv-json-schema): Convertit un tableau Markdown à barres en CSV, lignes JSON ou JSON Schema inféré avec diagnostics d’alignement et de nullité - [Convertisseur CSV Protobuf](https://elysiatools.com/fr/tools/csv-to-protobuf): Convertit entre les formats CSV et Protocol Buffers (Protobuf) - [Réorganisateur de Colonnes](https://elysiatools.com/fr/tools/column-reorder): Réorganiser les colonnes de la table sans changer les lignes de données ## Exemples - [Exemples CSV](https://elysiatools.com/fr/samples/csv-samples): Fichiers CSV d'exemple avec divers types de données, tailles et niveaux de complexité - [Exemples Python](https://elysiatools.com/fr/samples/python): Exemples de code Python et démonstrations Hello World - [Traitement de Chaînes Windows - Exemples C#](https://elysiatools.com/fr/samples/windows-string-processing-csharp): Exemples complets de traitement de chaînes C# pour plateforme Windows incluant manipulation, division, jonction, expressions régulières et analyse de texte - [Framework de Test E2E Cypress](https://elysiatools.com/fr/samples/cypress-testing): Exemples complets de tests E2E Cypress incluant configuration de tests, modèles d'objet page, tests d'API, tests de régression visuelle et patterns E2E avancés pour applications web modernes ## Contenu associé - [Outils d export CSV et de conversion de tableaux](https://elysiatools.com/fr/hubs/csv-convert): Comparez les conversions entre CSV et Excel, JSON, HTML, Markdown, XML et texte dans un meme hub pour les flux d echange tabulaire. - [Outils de nettoyage et de reorganisation CSV](https://elysiatools.com/fr/hubs/csv-utility): Regroupe dans un meme hub les outils de nettoyage CSV, filtrage, tri, regroupement, fusion, decoupage et reorganisation de tableaux pour les workflows tableur et import/export. - [Outils de qualite des donnees, deduplication et detection d anomalies](https://elysiatools.com/fr/hubs/data-quality-anomaly-workflows): Profilez des jeux de donnees CSV/JSON, comparez des versions de tableurs et reperez doublons, valeurs aberrantes, manques, ruptures relationnelles et anomalies temporelles dans un meme hub.