Cette vidéo montre l'influence de la standardisation (centrage-réduction) des variables prédictives quantitatives sur l'algorithme de descente de gradient stochastique lors de la minimisation de la fonction de coût pour l'estimation des coefficients de la régression logistique binaire. La transformation joue sur la vitesse de convergence de l'algorithme, elle pèse en conséquence sur les qualités prédictives du classifieur. Nous travaillons avec les outils de la librairie "scikit-learn" pour Python.
Mots-clés : régression logistique binaire, scikit-learn, standardisation, transformation de variables
Vidéo : StandardScaler
Notebook + Données : Pima Indians Diabetes
Références :
"Régression logistique – Machine Learning", septembre 2021.
Page de cours "Régression Logistique".
