{"id":1926,"date":"2024-10-25T10:30:10","date_gmt":"2024-10-25T08:30:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cefii.fr\/blog\/?p=1926"},"modified":"2024-11-20T14:45:10","modified_gmt":"2024-11-20T13:45:10","slug":"detection-et-analyse-des-correlations-sur-le-cancer-du-sein-avec-la-regression-lineaire","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cefii.fr\/blog\/detection-et-analyse-des-correlations-sur-le-cancer-du-sein-avec-la-regression-lineaire\/","title":{"rendered":"D\u00e9tection et analyse des corr\u00e9lations sur le cancer du sein avec la r\u00e9gression lin\u00e9aire"},"content":{"rendered":"\n[et_pb_section fb_built=\u00a0\u00bb1&Prime; _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb2px||8px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_row _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb-3px|auto||auto||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb10px|||||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_column type=\u00a0\u00bb4_4&Prime; _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p>Chaque ann\u00e9e, la campagne d&rsquo;Octobre Rose vise \u00e0 sensibiliser \u00e0 la lutte contre le cancer du sein. C&rsquo;est une p\u00e9riode id\u00e9ale pour aborder des sujets scientifiques et techniques li\u00e9s \u00e0 cette maladie. En tant qu\u2019<strong>organisme de formation informatique<\/strong>, le <strong>CEFii<\/strong> se propose de participer \u00e0 cette cause en montrant comment l\u2019analyse de donn\u00e9es peut fournir des informations utiles sur les facteurs associ\u00e9s au cancer du sein.<\/p>\n<p>Dans cet article, nous allons explorer comment la r\u00e9gression lin\u00e9aire peut \u00eatre utilis\u00e9e pour identifier des corr\u00e9lations entre diff\u00e9rents facteurs et le cancer du sein chez la femme.<br \/>\u00c0 travers un exemple pratique <strong>en Python<\/strong> et l&rsquo;utilisation de datasets publics, nous verrons comment cette m\u00e9thode d\u2019analyse statistique permet de mieux comprendre les donn\u00e9es m\u00e9dicales.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<h2>1. Dataset : Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)<\/h2>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p>Pour cette analyse, nous utiliserons un dataset tr\u00e8s utilis\u00e9 en science des donn\u00e9es : le Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) dataset, disponible sur la plateforme <a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)\" rel=\"nofollow\">UCI Machine Learning Repository<\/a>. Ce jeu de donn\u00e9es contient 30 caract\u00e9ristiques calcul\u00e9es \u00e0 partir d&rsquo;une image num\u00e9rique de la biopsie de cellules du sein, ainsi qu&rsquo;une \u00e9tiquette indiquant si la tumeur est b\u00e9nigne ou maligne.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||1px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<ul>\n<li><strong>Exemple de chargement du dataset<br \/><\/strong><br \/><strong>1 &#8211; Dataset : Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) <\/strong>\n<p><span style=\"font-size: 14px;\">Pour cette analyse, nous utiliserons un dataset tr\u00e8s utilis\u00e9 en science des donn\u00e9es : le <strong>Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) dataset<\/strong>, disponible sur la plateforme <\/span><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\" style=\"font-size: 14px;\">UCI Machine Learning Repository<\/a><span style=\"font-size: 14px;\">. Ce jeu de donn\u00e9es contient 30 caract\u00e9ristiques calcul\u00e9es \u00e0 partir d&rsquo;une image num\u00e9rique de la biopsie de cellules du sein, ainsi qu&rsquo;une \u00e9tiquette indiquant si la tumeur est b\u00e9nigne ou maligne.<\/span><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00a0\u00bbhttps:\/\/www.cefii.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/exemple-chargement-dataset-CEFii.png\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||24px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]Le jeu de donn\u00e9es contient des informations sur la taille des cellules, leur texture, leur sym\u00e9trie, etc. Nous allons explorer certaines de ces caract\u00e9ristiques pour voir si elles ont un impact direct sur la probabilit\u00e9 qu&rsquo;une tumeur soit maligne.[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb min_height=\u00a0\u00bb268.4px\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||0px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p><strong>2 &#8211; Comprendre la R\u00e9gression Lin\u00e9aire<\/strong><\/p>\n<p>La <strong>r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/strong>\u00a0est un outil statistique permettant de mod\u00e9liser la relation entre une variable d\u00e9pendante (dans notre cas, le diagnostic : b\u00e9nin ou malin) et une ou plusieurs variables explicatives (par exemple, la taille des cellules, la sym\u00e9trie, etc.).<\/p>\n<p>L&rsquo;id\u00e9e est de trouver une \u00e9quation de la forme :<\/p>\n<p>\\[ y = \\beta_0 + \\beta_1 \\times X_1 + \\beta_2 \\times X_2 + \\ldots + \\beta_n \\times X_n \\]<\/p>\n<p>o\u00f9 \\(y\\) est la variable que nous cherchons \u00e0 pr\u00e9dire (ici, la probabilit\u00e9 qu&rsquo;une tumeur soit maligne) et \\(X_1, X_2, \\ldots, X_n\\) sont les variables explicatives (comme les caract\u00e9ristiques des cellules).<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||1px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p><strong>3 &#8211; Mise en oeuvre avec Python<\/strong><\/p>\n<p><strong>\u00c9tape 1 : Pr\u00e9traitement des donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n<p>Il est important de nettoyer et pr\u00e9parer les donn\u00e9es avant de construire un mod\u00e8le de r\u00e9gression. Nous allons transformer la variable cible (diagnostic) en valeurs num\u00e9riques et normaliser les caract\u00e9ristiques pour \u00e9viter les biais dus aux diff\u00e9rences d&rsquo;\u00e9chelle.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00a0\u00bbhttps:\/\/www.cefii.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/mise-en-oeuvre-python.png\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||1px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p><strong>\u00c9tape 2 : Application de la R\u00e9gression Lin\u00e9aire<br \/><\/strong><\/p>\n<p>Nous allons maintenant entra\u00eener un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire pour voir si nous pouvons pr\u00e9dire la pr\u00e9sence d&rsquo;une tumeur maligne en fonction des caract\u00e9ristiques des cellules.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00a0\u00bbhttps:\/\/www.cefii.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/creation-entrainement-modele-regression-lineaire.png\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb min_height=\u00a0\u00bb85.4px\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||1px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p>Chaque coefficient indique la contribution de la variable correspondante dans la pr\u00e9diction du diagnostic. Par exemple, si le coefficient de la variable `feature_1` est positif et \u00e9lev\u00e9, cela signifie que cette caract\u00e9ristique augmente la probabilit\u00e9 qu&rsquo;une tumeur soit maligne.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||1px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p><strong>\u00c9tape 3 : \u00c9valuation du mod\u00e8le<\/strong><\/p>\n<p>Pour \u00e9valuer la qualit\u00e9 du mod\u00e8le, nous pouvons calculer l&rsquo;erreur quadratique moyenne (MSE) et visualiser la relation entre les valeurs pr\u00e9dites et les valeurs r\u00e9elles.<\/p>\n<p><strong><\/strong><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00a0\u00bbhttps:\/\/www.cefii.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/calcul-erreur-quadratique-moyenne.png\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||1px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p><strong>\u00c9tape 4 : Analyse des Corr\u00e9lations<br \/><\/strong><\/p>\n<p>Un autre aspect important de la r\u00e9gression lin\u00e9aire est l&rsquo;analyse des <strong>corr\u00e9lations<\/strong>\u00a0entre les variables explicatives et la variable cible. En utilisant une <strong>matrice de corr\u00e9lation<\/strong>, nous pouvons visualiser les relations entre les diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques et le diagnostic.<\/p>\n<p><strong><\/strong><\/p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=\u00a0\u00bbhttps:\/\/www.cefii.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/matrice-de-correlation.png\u00a0\u00bb _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb min_height=\u00a0\u00bb92.4px\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||45px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p>Cette matrice met en \u00e9vidence les caract\u00e9ristiques les plus corr\u00e9l\u00e9es avec le diagnostic du cancer. Par exemple, des caract\u00e9ristiques comme `feature_1` ou `feature_3` pourraient avoir des corr\u00e9lations plus fortes avec la malignit\u00e9 de la tumeur, ce qui en fait des variables importantes \u00e0 surveiller.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<h2>2. Discussions de la m\u00e9thode<\/h2>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb min_height=\u00a0\u00bb116.4px\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb||1px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p>En utilisant la r\u00e9gression lin\u00e9aire, nous avons pu mettre en lumi\u00e8re certaines corr\u00e9lations entre les caract\u00e9ristiques cellulaires et la malignit\u00e9 des tumeurs du sein. Ce type d&rsquo;analyse, bien que simplifi\u00e9 dans cet article, est une \u00e9tape cl\u00e9 dans la compr\u00e9hension des donn\u00e9es m\u00e9dicales.<br \/>La disponibilit\u00e9 de jeux de donn\u00e9es ouverts, comme ceux sur le cancer du sein, permet \u00e0 la communaut\u00e9 des data scientists de contribuer \u00e0 la recherche m\u00e9dicale. Bien s\u00fbr, des mod\u00e8les plus complexes (comme les for\u00eats al\u00e9atoires ou les r\u00e9seaux de neurones) pourraient am\u00e9liorer la pr\u00e9diction, mais la r\u00e9gression lin\u00e9aire reste une m\u00e9thode puissante pour comprendre les relations entre les variables.<\/p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=\u00a0\u00bb4.25.1&Prime; _module_preset=\u00a0\u00bbdefault\u00a0\u00bb custom_margin=\u00a0\u00bb||2px|||\u00a0\u00bb custom_padding=\u00a0\u00bb14px||1px|||\u00a0\u00bb global_colors_info=\u00a0\u00bb{}\u00a0\u00bb]<p><em><strong>R\u00e9f\u00e9rences<\/strong><\/em><\/p>\n<p><em>Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) dataset : <a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)\" rel=\"nofollow\">UCI Machine Learning Repository<\/a><\/em><br \/><em> Scikit-learn documentation<\/em><\/p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nous allons explorer comment la r\u00e9gression lin\u00e9aire peut \u00eatre utilis\u00e9e pour identifier des corr\u00e9lations entre diff\u00e9rents facteurs et le cancer du sein chez la femme. \u00c0 travers un exemple pratique en Python et l&rsquo;utilisation de datasets publics, nous verrons comment cette m\u00e9thode d\u2019analyse statistique permet de mieux comprendre les donn\u00e9es m\u00e9dicales.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":1938,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[5,14],"tags":[],"class_list":["post-1926","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-developpement-web","category-technologies-numeriques"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>D\u00e9tection et analyse des corr\u00e9lations sur le cancer du sein avec la r\u00e9gression lin\u00e9aire - Blog du CEFii<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Que vous soyez un d\u00e9butant enthousiaste ou un v\u00e9t\u00e9ran chevronn\u00e9, voici les cinq erreurs les plus courantes. 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