Descriptif
L'objectif du cours est de présenter des méthodes de statistque que l'on peut utiliser lorsque l'on se trouve dans des contextes de grande dimension où le nombre de variables explicatives est plus grand que le nombre d'observations dont on dispose. Nous présenterons différentes approches : Ridge, Lasso, Elastic Net. Ces méthodes seront présentées à la fois d'un point de vue théorique et pratique avec des illustrations à l'aide du logiciel R.
21 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
- Ingénieur AgroParisTech
- Accueillis cursus ing 2e et 3e année (erasmus et école)
- Certificat de Spécialié "La scIence des dOnnées DAns les sciences du vivAnt et de l’environnement"
Parcours de rattachement
domaines ParisTech
Système d'information - Modélisation.Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade européenPour les étudiants du diplôme Certificat de Spécialié "La scIence des dOnnées DAns les sciences du vivAnt et de l’environnement"
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 2
Pour les étudiants du diplôme Accueillis cursus ing 2e et 3e année (erasmus et école)
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 10
- le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
- 6 ≤ note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 2
Pour les étudiants du diplôme Ingénieur AgroParisTech
Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)- le rattrapage est obligatoire si :
- Note initiale < 10
- Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
Le coefficient de l'UE est : 2
Mots clés
Ridge, Lasso, Elastic NetSupport pédagogique multimédia
