Classification cas ostéoporotique - témoin par Modélisation Graphique.

Résumé : Pour détecter l'ostéoporose à partir de sa probabilité de présence, on s'intéresse à estimer cette dernière à partir d'un jeu de données où certaines observations peuvent être manquantes au moment du calcul de la probabilité. Nous avons ici recours aux outils de modélisation graphique pour la sélection de variables dans le modèle de prédiction. Pour ce faire, on estime le modèle graphique CG par ajustement à nos données qui sont à ce stade complètes. Quand il s'agit d'estimer la robabilité de présence pour un patient pour lequel quelques variables peuvent être manquantes, une version modifiée du modèle graphique sélectionné sur l'ensemble des variables est alors estimé sur la base cette fois privée des variables manquantes. On compare cette approche à celle où le modèle est à la fois sélectionné et estimé sur la base privée des variables en question. Quelques soient ces variables, on constate une nette amélioration de la classification résultante.
Type de document :
Communication dans un congrès
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009
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https://hal.inria.fr/inria-00386781
Contributeur : Conférence Jds2009 <>
Soumis le : vendredi 22 mai 2009 - 09:21:23
Dernière modification le : mardi 11 octobre 2016 - 11:59:54
Document(s) archivé(s) le : jeudi 10 juin 2010 - 23:42:46

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  • HAL Id : inria-00386781, version 1

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Makrem Djebali, Dhafer Malouche, Sylvie Sevestre-Ghalila. Classification cas ostéoporotique - témoin par Modélisation Graphique.. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. 2009. <inria-00386781>

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