
Les forêts aléatoires avec R
Robin GenuerLes forêts aléatoires sont une méthode dapprentissage statistique qui fait aujourdhui partie des outils centraux des statisticiens ou autres data scientists. Introduites par Léo Breiman en 2001, elles sont depuis intensément utilisées dans de nombreux domaines dapplication (comme lécologie, la prévision de la pollution ou encore la santé), du fait des très bonnes performances de lalgorithme en prédiction, mais aussi de leur généralité, nimposant que très peu de restrictions sur la nature des données. En effet, elles sont adaptées aussi bien à des problèmes de classification supervisée quà des problèmes de régression. De plus, elles permettent de prendre en compte un mélange de variables explicatives qualitatives et quantitatives. Enfin, elles sont capables de traiter des données standards pour lesquelles le nombre dobservations est plus élevé que le nombre de variables, mais se comportent également très bien dans le cas de données de grande dimension où le nombre de variables est très important. Ce livre est une présentation statistique des forêts aléatoires, orientée vers les applications. Il sadresse donc en premier lieu aux étudiants de filières comportant des enseignements de la statistique mais aussi bien entendu aux praticiens du domaine. Pour fixer les idées sur le plan pédagogique, un niveau de licence scientifique est tout à fait suffisant pour tirer profit des concepts, méthodes et outils introduits. Sur le plan informatique, les prérequis sont modestes mais une initiation au langage R est utile pour sapproprier pleinement lusage des forêts aléatoires.
Les forêts aléatoires avec R – Robin Genuer et Jean-Michel Poggi ISBN 978-2-7535-7710-7 — Presses universitaires de Rennes, 2019, www.pur-editions.fr Created Date 2/11/2019 10:12:42 PM Les forêts aléatoires avec R - Jean-Michel Poggi , Robin ...
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Les forêts aléatoires avec R de Robin GENUER et Jean ... Les forêts aléatoires avec R de Robin GENUER et Jean-Michel POGGI (2019) Chloé Friguet Résumé . Robin Genuer, Maître de Conférences en Statistique à l’Université de Bordeaux, et Jean-Michel Poggi, Professeur en Statistique à l’Université Paris-Descartes, proposent à travers cet ouvrage de 112 pages de s’approprier une méthode d’apprentissage statistique essentielle pour

Classification par forêts aléatoires - R-atique

Arbres CART et Forêts aléatoires Importance et sélection de variables Robin Genuer1 et Jean-Michel Poggi2 1ISPED,Univ.Bordeaux,INSERMU-1219&INRIA,SISTM,France, [email protected] 2 LMO,Univ.Paris-SudOrsay&Univ.ParisDescartes,France, [email protected] Arbres de Décision et Forêts Aléatoires

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Il existe, entre autres, 2 manières de procéder à cette méthodologie dans R ... Nous avons ainsi construit notre forêt aléatoire avec les paramètres d'entrée par ... Démarrer rapidement avec R. • Initiation à R. • Fonctions ... sans pénalisation ( ridge, lasso), bayésien naïf, forêts aléatoires et boosting (GBM) ainsi qu'une ver-.