Sélection de groupes de variables corrélées ...
Type de document :
Autre communication scientifique (congrès sans actes - poster - séminaire...): Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Sélection de groupes de variables corrélées par classification ascendante hiérarchique et group-lasso
Auteur(s) :
Grimonprez, Quentin [Auteur]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Celisse, Alain [Auteur]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Marot, Guillemette [Auteur]
Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 [METRICS]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Celisse, Alain [Auteur]
Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524 [LPP]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Marot, Guillemette [Auteur]
Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694 [METRICS]
MOdel for Data Analysis and Learning [MODAL]
Titre de la manifestation scientifique :
47èmes Journées de Statistique
Ville :
Lille
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2015-06-01
Mot(s)-clé(s) :
group-lasso
classification ascendante hierarchique
sélection de variables
classification ascendante hierarchique
sélection de variables
Mot(s)-clé(s) en anglais :
hierarchical clustering
variable selection
variable selection
Discipline(s) HAL :
Mathématiques [math]/Statistiques [math.ST]
Résumé :
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 ...
Lire la suite >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.Lire moins >
Lire la suite >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.Lire moins >
Résumé en anglais : [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 ...
Lire la suite >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.Lire moins >
Lire la suite >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.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Nationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
- document
- Accès libre
- Accéder au document
- sfds.pdf
- Accès libre
- Accéder au document