Sélection de groupes de variables corrélées ...
Document type :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
Title :
Sélection de groupes de variables corrélées par classification ascendante hiérarchique et group-lasso
Author(s) :
Grimonprez, Quentin [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Celisse, Alain [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Marot, Guillemette [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 [METRICS]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Celisse, Alain [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
Marot, Guillemette [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 [METRICS]
Conference title :
47èmes Journées de Statistique
City :
Lille
Country :
France
Start date of the conference :
2015-06-01
Keyword(s) :
group-lasso
classification ascendante hierarchique
sélection de variables
classification ascendante hierarchique
sélection de variables
English keyword(s) :
hierarchical clustering
variable selection
variable selection
HAL domain(s) :
Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
French abstract :
Dans un contexte de sélection de variables, utiliser des régressions pénalisées en présence de fortes corrélations peut poser problème. Seul un sous-ensemble des variables corrélées est sélectionné. Agréger préalablement ...
Show more >Dans un contexte de sélection de variables, utiliser des régressions pénalisées en présence de fortes corrélations peut poser problème. Seul un sous-ensemble des variables corrélées est sélectionné. Agréger préalablement les variables liées entre elles peut aider aussi bien a la sélection qu'à l' interprétation. Cependant, les méthodes de regroupement de variables nécessitent la calibration de paramètres supplémentaires. Nous présenterons une nouvelle méthode combinant classification ascendante hiérarchique et sélection de groupes de variables.Show less >
Show more >Dans un contexte de sélection de variables, utiliser des régressions pénalisées en présence de fortes corrélations peut poser problème. Seul un sous-ensemble des variables corrélées est sélectionné. Agréger préalablement les variables liées entre elles peut aider aussi bien a la sélection qu'à l' interprétation. Cependant, les méthodes de regroupement de variables nécessitent la calibration de paramètres supplémentaires. Nous présenterons une nouvelle méthode combinant classification ascendante hiérarchique et sélection de groupes de variables.Show less >
English abstract : [en]
In a context of variable selection, the use of penalized regressions in presence of high correlations might be problematic. Only a subset of the correlated variables is selected. Firstly aggregating related variables can ...
Show more >In a context of variable selection, the use of penalized regressions in presence of high correlations might be problematic. Only a subset of the correlated variables is selected. Firstly aggregating related variables can help both for selection and interpretation. However, clustering methods require calibration of additional parameters. We will introduce a new method combining hierarchical clustering and group selection.Show less >
Show more >In a context of variable selection, the use of penalized regressions in presence of high correlations might be problematic. Only a subset of the correlated variables is selected. Firstly aggregating related variables can help both for selection and interpretation. However, clustering methods require calibration of additional parameters. We will introduce a new method combining hierarchical clustering and group selection.Show less >
Language :
Français
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Nationale
Popular science :
Non
Collections :
Source :
Files
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