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SUMMARY:STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire - Régressions régularisées\, Arbres et Forêt aléatoire
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 1\, SC1.01\nJonathan Dubois – Institut de Science des Données de Montpellier \nVous tentez d’étudier un processus sans a priori spécifique et vous avez mesuré un nombre important de variables que vous pensez potentiellement impliquées. Comment trier et garder l’information pertinente ? Venez découvrir trois approches de Machine Learning pertinentes dans ce domaine : les méthodes de Régression Régularisée (LASSO\, Ridge\, ElasticNet)\, les Arbres de Décision et la Forêt Aléatoire. \nObjectifs :\n• Estimer et évaluer des modèles linéaires régularisés\, d’arbres et de forêt aléatoire.\n• Identifier les variables pertinentes à partir des résultats de ces modèles.  \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA)\n• Les notions basiques du langage R.\n• Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.4.x)\, des packages nécessaires (indiqués après inscription)\, et d’un IDE tel que RStudio. \nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une assistance à l’installation des outils.\nIl existe une autre session de formation abordant des méthodes statistiques plus traditionnelles : Comparaison de modèles et réduction de dimensions. N’hésitez pas à vous inscrire.\nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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