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 lyse-exploratoire-regressions-regularisees-arbres-et-foret-aleatoire-3/
SUMMARY:STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire - Régressio
 ns régularisées\, Arbres et Forêt aléatoire
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.08\nJonathan Dubois - Institut d
 e Science des Données de Montpellier\n \nVous tentez d’étudier un proc
 essus sans a priori spécifique et vous avez mesuré un nombre important d
 e variables que vous pensez potentiellement impliquées. Comment trier et 
 garder l’information pertinente ? Venez découvrir trois approches de Ma
 chine Learning pertinentes dans ce domaine : les méthodes de Régression 
 Régularisée (LASSO\, Ridge\, ElasticNet)\, les Arbres de Décision et la
  Forêt Aléatoire.\n \nAnalyse Statistique\, RStudio
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