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 lyse-exploratoire-regressions-regularisees-arbres-et-foret-aleatoire-2-2/
SUMMARY:STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire - Régressio
 ns régularisées\, Arbres et Forêt aléatoire
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 1\, SC1.01\nJonathan Dubois - Institut de 
 Science des Données de Montpellier\n\nVous tentez d’étudier un process
 us sans a priori spécifique et vous avez mesuré un nombre important de v
 ariables que vous pensez potentiellement impliquées. Comment trier et gar
 der l’information pertinente ? Venez découvrir trois approches de Machi
 ne Learning pertinentes dans ce domaine : les méthodes de Régression Ré
 gularisée (LASSO\, Ridge\, ElasticNet)\, les Arbres de Décision et la Fo
 rêt Aléatoire.\n\nAnalyse Statistique\, R\, RStudio
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