# Régression

> Tâche d'apprentissage supervisé visant à prédire une valeur continue (ex: un prix, une température).

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/regression
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data), [Recherche & Science](https://zoneia.fr/outils/categorie/recherche-science-ia)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

La régression est une famille de modèles en apprentissage supervisé où l’on apprend une relation entre des **variables d’entrée** (features) et une **sortie numérique**. Contrairement à la classification (qui prédit une catégorie), la sortie est **continue** : montant, durée, consommation, score, etc. Le jeu de données contient des exemples annotés, par exemple `(surface, quartier, année) → prix`.

## Comment ça fonctionne
Un modèle de régression cherche une fonction \( f(x) \) qui approxime au mieux la cible \( y \). L’entraînement consiste à **minimiser une erreur** entre prédictions et valeurs réelles (souvent l’erreur quadratique moyenne, MSE). Selon le modèle, cette fonction peut être :
- **linéaire** (régression linéaire, Ridge/Lasso),
- **non linéaire** (arbres, forêts, gradient boosting),
- **réseaux de neurones** (régression profonde).

## À quoi ça sert
Elle permet d’**estimer** une valeur future ou inconnue, d’**expliquer** l’influence des variables et d’aider à la décision (pricing, prévisions, monitoring).

## Exemples courants
- prédire le **prix** d’un bien immobilier,
- estimer la **demande** ou le **chiffre d’affaires**,
- prévoir une **température** ou une **consommation énergétique**,
- calculer un **temps de livraison** attendu.

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/regression)