Discrimination par modèles additifs parcimonieux : Modèles additifs parcimonieux

Résumé : Nous proposons une méthode de discrimination non paramétrique conçue pour favoriser l'interprétabilité de la prédiction. D'une part, l'utilisation d'un modèle additif généralisé permet de représenter graphiquement l'effet de chaque variable d'entrée sur la variable de sortie. D'autre part, les paramètres de ce modèle sont estimés par vraisemblance pénalisée, où le terme de régularisation généralise la pénalisation l1 aux fonctions splines. Cette pénalisation favorise les solutions parcimonieuses sélectionnant une partie de l'ensemble des variables d'entrée, tout en permettant une modélisation flexible de la dépendance sur les variables sélectionnées. Nous étudions l'adaptation de différents critères de sélection analytiques à ces modèles, et nous les évaluons sur deux jeux de données réelles.
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https://www.hal.inserm.fr/inserm-00149790
Contributor : Marta Avalos <>
Submitted on : Tuesday, May 11, 2010 - 2:08:20 PM
Last modification on : Wednesday, July 4, 2018 - 4:44:02 PM
Long-term archiving on : Thursday, September 16, 2010 - 12:11:06 PM

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  • HAL Id : inserm-00149790, version 1

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Marta Avalos, Yves Grandvalet, Christophe Ambroise. Discrimination par modèles additifs parcimonieux : Modèles additifs parcimonieux. Revue dÍntelligence Artificielle, 2005, 19 (4-5), pp.661-682. ⟨inserm-00149790⟩

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