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Conference papers

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

Quentin Grimonprez 1 Alain Celisse 1, 2 Guillemette Marot 1, 3
1 MODAL - MOdel for Data Analysis and Learning
Inria Lille - Nord Europe, LPP - Laboratoire Paul Painlevé - UMR 8524, METRICS - Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694, Polytech Lille - École polytechnique universitaire de Lille, Université de Lille, Sciences et Technologies
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 à 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.
Document type :
Conference papers
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https://hal.inria.fr/hal-01238253
Contributor : Quentin Grimonprez <>
Submitted on : Friday, December 4, 2015 - 3:35:30 PM
Last modification on : Friday, January 22, 2021 - 1:18:04 PM
Long-term archiving on: : Saturday, April 29, 2017 - 5:26:07 AM

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Identifiers

  • HAL Id : hal-01238253, version 1

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Citation

Quentin Grimonprez, Alain Celisse, Guillemette Marot. Sélection de groupes de variables corrélées par classification ascendante hiérarchique et group-lasso. Sixièmes rencontres des jeunes statisticiens, SFdS, Aug 2015, Le Teich, France. ⟨hal-01238253⟩

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