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

19 février - 13 h 15 min à 16 h 15 min

Campus Triolet, Pl. Eugène Bataillon, Bat 5, TD 5.212
Jonathan Dubois – Institut de Science des Données de Montpellier

Vous tentez d’étudier un processus sans apriori spécifique et vous avez mesuré un nombre important de variables que vous pensez potentiellement impliquées. Comment trier et garder l’information pertinente ? Cette session se concentrera sur deux approches statistiques traditionnelles pour sélectionner les variables pertinentes dans l’analyses exploratoires : la comparaison de modèles multivariés et les méthodes de réduction de dimensions.

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