Bonjour, j’ai un algorithme à créer, dans lequel je dois résoudre entre autre le problème suivant*:

Je dois prédire quelle sera la valeur de la variable Y au temps X. X étant une date choisit par l’utilisateur dans le futur. La variable Y peut être de plusieurs types, par exemple*(les données sont inventées) :

Numérique avec comme historique*:
Y = 1 – 5 – 10 – 20 – 25 – 40 - … ?
X = Janvier – Février – Mars – Avril – Mai – Juin - …

Catégorielle avec comme historique*:
Y = Rouge – Blanc – Vert – Blanc – Rouge – Vert …. ?
X = Janvier – Février – Mars – Avril – Mai – Juin - …

J’ai imaginé ceci*:
- Dans le cas ou la variable a prédire est continue, faire un test de corrélation, et si celui-ci est satisfaisant alors faire un régression linéaire. Puis calculer la valeur de Y au temps X.
- Dans le cas ou la variable a prédire est catégorielle (binaire ou pas), alors faire une régression logistique.

Suis-je complètement hors sujet ? Y a-t-il des méthodes ou des algorithmes plus pertinents ? Le fait de vouloir prédire une valeur a un moment précis, est-ce très compliqué a mettre en place? (J'ai aussi entendu parler d'algorithme de monte carlo).

Merci de votre aide, car je bloque un peu.