Comprendre les principes de construction de modèles prédictifs
En savoir plus sur :
- Deux approches
- Global - plus stable, moins flexible
- Local - moins stable, plus flexible
- Prévenir le surajustement
- Régression linéaire, régression pas à pas, régression généralisée, régression pénalisée
- Arbres de décision, forêts bootstrap
- Arbres boostés
- Les réseaux de neurones
- Importance des ensembles de tests et comment les utiliser
- Comparer et choisir des modèles
Remarque : Cette vidéo utilise JMP 14 et JMP Pro 14.
Modélisation prédictive et apprentissage automatiqueObjet : Comprendre les principes de construction de modèles prédictifsBelle vue d'ensemble ! Vers la 27e minute, ils commencent à donner un aperçu/une introduction de base à certains des différents types de modèles. J'ai trouvé leurs explications claires et concises sur les raisons de choisir un modèle plutôt qu'un autre.
