Niveau : Intermédiaire
Karen Copeland, statisticienne, Boulder Statistics
La construction de modèles prédictifs comporte de nombreuses étapes. L'une des étapes clés consiste à identifier les variables à inclure dans votre modèle. C'est particulièrement difficile lorsque vous disposez d'un large choix de variables, dont beaucoup sont probablement sans importance. Ainsi, vous avez des aiguilles cachées dans une botte de foin ; comment les trouver ? J'explore un processus de sélection de variables qui comprend un filtrage des prédicteurs, suivi d'une régression généralisée avec ajustement au lasso et d'un bootstrap en un clic.
