Return to search

Algorithmes de recherche pour sélection de modèles

Dans ce mémoire, nous nous intéressons à des algorithmes de sélection de modèles dans un contexte de régression linéaire et logistique. Nous expliquons premièrement les notions de régression linéaire et logistique et deux critères de sélection, AIC et BIC. Ensuite, nous faisons une revue des aspects théoriques des algorithmes les plus connus en détaillant deux d'entre eux, Leaps and Bounds et Occam’s Window. Pour ces deux derniers, nous présentons aussi les détails pratiques des logiciels qui font leur implantation. La partie finale est consacrée à l'étude des trois méthodes de sélection des modèles basées sur les algorithmes Leaps and Bounds, Occam’s Window et sur une combinaison entre les deux, en utilisant la technique du moyennage de modèles. Nous présentons les performances de prédiction calculées à l'aide de la technique de validation croisée et les temps d'exécution de ces trois méthodes pour plusieurs jeux de données.
______________________________________________________________________________
MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : sélection de modèles, moyennage de modèles, régression linéaire, régression logistique, AIC, BIC, algorithme Leaps and Bounds, algorithme Occam’s Window, validation croisée.

Identiferoai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMUQ.4667
Date11 1900
CreatorsMotoc, Claudiu Mircea
Source SetsLibrary and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada
Detected LanguageFrench
TypeMémoire accepté, NonPeerReviewed
Formatapplication/pdf
Relationhttp://www.archipel.uqam.ca/4667/

Page generated in 0.0017 seconds