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STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire – Régression régularisées, Arbres et Forêt aléatoire

28 mai - 13 h 15 min à 16 h 15 min

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.

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Étiquettes :

analyse exploratoire, méthodologie, Statistique