Campus Triolet de l’Université de Montpellier – Pl. Eugène Bataillon, Bat 5, TD 5.209
Institut de Science des Données de Montpellier
Vous étudiez un processus sans a priori et avez collecté de nombreuses variables ? Comment repérer les plus pertinentes ? Découvrez trois approches de Machine Learning efficaces : la régression régularisée (LASSO, Ridge, ElasticNet), les arbres de décision et la forêt aléatoire.