Sélection de groupes de variables corrélées par classification ascendante hiérarchique et group-lasso

Quentin Grimonprez 1 Alain Celisse 2, 1 Guillemette Marot 3, 1
1 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, CERIM - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694, Polytech Lille, Université de Lille 1, IUT’A
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 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
47èmes Journées de Statistique, Jun 2015, Lille, France. 〈http://jds2015.sfds.asso.fr/〉
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Contributeur : Quentin Grimonprez <>
Soumis le : vendredi 4 décembre 2015 - 15:30:27
Dernière modification le : mardi 3 juillet 2018 - 11:32:02
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 07:31:40

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Quentin Grimonprez, Alain Celisse, Guillemette Marot. Sélection de groupes de variables corrélées par classification ascendante hiérarchique et group-lasso. 47èmes Journées de Statistique, Jun 2015, Lille, France. 〈http://jds2015.sfds.asso.fr/〉. 〈hal-01238248〉

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