Régression par moindre angle - Historique des versions

Pitpitt : Remplacement de texte : « ↵ » par «  ==Sources== »

2024-01-28T17:07:34Z

Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »

← Version précédente		Version du 28 janvier 2024 à 13:07
Ligne 12 :		Ligne 12 :
	''' Least-angle regression '''		''' Least-angle regression '''

	~~<small>~~		==Sources==

	[https://en.wikipedia.org/wiki/Least-angle_regression Source : Wikipedia Machine Learning ]		[https://en.wikipedia.org/wiki/Least-angle_regression Source : Wikipedia Machine Learning ]

Pitpitt le 23 mai 2021 à 19:35

2021-05-23T19:35:18Z

← Version précédente		Version du 23 mai 2021 à 15:35
Ligne 22 :		Ligne 22 :
	[https://code.i-harness.com/fr/docs/scikit_learn/modules/linear_model#header Source : code.i-harness ]		[https://code.i-harness.com/fr/docs/scikit_learn/modules/linear_model#header Source : code.i-harness ]

			[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
	[[Catégorie:~~publication]]~~
	~~[[Catégorie:Wikipedia-IA‎~~]]

Imeziani le 23 mai 2021 à 13:28

2021-05-23T13:28:31Z

← Version précédente		Version du 23 mai 2021 à 09:28
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	== Définition ==		== Définition ==
	La régression par moindre angle ~~(LARS)~~ est un algorithme de régression pour les données de grande dimension, développé par Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone et Robert Tibshirani.		La régression par moindre angle est un algorithme de régression pour les données de grande dimension, développé par Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone et Robert Tibshirani.

	~~LARS~~ est similaire à la régression progressive par étapes. À chaque étape, il trouve le prédicteur le plus corrélé avec la réponse. Quand il y a plusieurs prédicteurs ayant une corrélation égale, au lieu de continuer le long du même prédicteur, il va dans une direction équiangulaire entre les prédicteurs.		Cet algorithme est similaire à la régression progressive par étapes. À chaque étape, il trouve le prédicteur le plus corrélé avec la réponse. Quand il y a plusieurs prédicteurs ayant une corrélation égale, au lieu de continuer le long du même prédicteur, il va dans une direction équiangulaire entre les prédicteurs.

	== Français ==		== Français ==
Ligne 23 :		Ligne 23 :


	[[Catégorie:~~révision~~]]		[[Catégorie:publication]]
	[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]		[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

ClaireGorjux le 19 mai 2021 à 17:37

2021-05-19T17:37:07Z

← Version précédente		Version du 19 mai 2021 à 13:37
Ligne 23 :		Ligne 23 :


	[[Catégorie:~~vocabulary~~]]		[[Catégorie:révision]]
	[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]		[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

ClaireGorjux le 19 mai 2021 à 17:35

2021-05-19T17:35:21Z

← Version précédente		Version du 19 mai 2021 à 13:35
Ligne 20 :		Ligne 20 :
	[https://fr.acervolima.com/regression-du-moindre-angle-lars/ Source : Acervo Lima ]		[https://fr.acervolima.com/regression-du-moindre-angle-lars/ Source : Acervo Lima ]

	[ https://code.i-harness.com/fr/docs/scikit_learn/modules/linear_model#header Source : code.i-harness ]		[https://code.i-harness.com/fr/docs/scikit_learn/modules/linear_model#header Source : code.i-harness ]


	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]
	[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]		[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

ClaireGorjux le 19 mai 2021 à 17:34

2021-05-19T17:34:07Z

← Version précédente		Version du 19 mai 2021 à 13:34
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	== Définition ==		== Définition ==
	~~En statistique, la~~ régression du moindre angle (LARS) est un algorithme ~~d'ajustement des modèles~~ de régression ~~linéaire à des~~ données ~~hautement dimensionnelles~~, développé par Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone et Robert Tibshirani~~[1]~~.		La régression par moindre angle (LARS) est un algorithme de régression pour les données de grande dimension, développé par Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone et Robert Tibshirani.

	~~Supposons que nous nous attendions~~ à ~~ce qu'une variable de réponse soit déterminée~~ par ~~une combinaison linéaire d'un sous-ensemble de covariables potentielles~~. ~~L'algorithme LARS fournit alors un moyen de produire une estimation des variables à inclure~~, ~~ainsi que de leurs coefficients~~.		LARS est similaire à la régression progressive par étapes. À chaque étape, il trouve le prédicteur le plus corrélé avec la réponse. Quand il y a plusieurs prédicteurs ayant une corrélation égale, au lieu de continuer le long du même prédicteur, il va dans une direction équiangulaire entre les prédicteurs.

	~~Au lieu de donner un résultat vectoriel, la solution LARS consiste en~~ une ~~courbe indiquant la solution pour chaque valeur de la norme L1 du vecteur de paramètres. L'algorithme est similaire à la régression pas à pas~~, ~~mais~~ au lieu ~~d'inclure des variables à chaque étape~~, ~~les paramètres estimés sont augmentés~~ dans une direction équiangulaire ~~aux corrélations de chacun avec le résidu~~.

	== Français ==		== Français ==
Ligne 21 :		Ligne 19 :

	[https://fr.acervolima.com/regression-du-moindre-angle-lars/ Source : Acervo Lima ]		[https://fr.acervolima.com/regression-du-moindre-angle-lars/ Source : Acervo Lima ]

			[ https://code.i-harness.com/fr/docs/scikit_learn/modules/linear_model#header Source : code.i-harness ]


	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]
	[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]		[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

ClaireGorjux le 19 mai 2021 à 17:30

2021-05-19T17:30:32Z

← Version précédente		Version du 19 mai 2021 à 13:30
Ligne 1 :		Ligne 1 :
	==~~en construction~~==		== Définition ==
			En statistique, la régression du moindre angle (LARS) est un algorithme d'ajustement des modèles de régression linéaire à des données hautement dimensionnelles, développé par Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone et Robert Tibshirani[1].

	~~== Définition ==~~		Supposons que nous nous attendions à ce qu'une variable de réponse soit déterminée par une combinaison linéaire d'un sous-ensemble de covariables potentielles. L'algorithme LARS fournit alors un moyen de produire une estimation des variables à inclure, ainsi que de leurs coefficients.
	~~XXXXXXXXX~~
			Au lieu de donner un résultat vectoriel, la solution LARS consiste en une courbe indiquant la solution pour chaque valeur de la norme L1 du vecteur de paramètres. L'algorithme est similaire à la régression pas à pas, mais au lieu d'inclure des variables à chaque étape, les paramètres estimés sont augmentés dans une direction équiangulaire aux corrélations de chacun avec le résidu.

	== Français ==		== Français ==
	''' ~~XXXXXXXXX~~ '''		'''régression par moindre angle'''

			'''régression du moindre angle'''

	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' Least-angle regression '''		''' Least-angle regression '''

	In statistics, least-angle regression (LARS) is an algorithm for fitting linear regression models to high-dimensional data, developed by Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone and Robert Tibshirani.[1]		<small>

	~~Suppose we expect a response variable to be determined by a linear combination of a subset of potential covariates~~. ~~Then the LARS algorithm provides a means of producing an estimate of which variables to include, as well as their coefficients~~.		[https://en.wikipedia.org/wiki/Least-angle_regression Source : Wikipedia Machine Learning ]

	~~Instead of giving a vector result, the LARS solution consists of a curve denoting the solution for each value of the L1 norm of the parameter vector~~. The algorithm is similar to forward stepwise regression, but instead of including variables at each step, the estimated parameters are increased in a direction equiangular to each one's correlations with the residual.		[http://espace.inrs.ca/id/eprint/2771/1/R001594.pdf Source : INRS ]

			[https://fr.acervolima.com/regression-du-moindre-angle-lars/ Source : Acervo Lima ]

	~~<small>~~

	[https://en.~~wikipedia~~.~~org~~/~~wiki~~/~~Least-angle_regression~~ Source : ~~Wikipedia Machine Learning~~ ]


	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]
	[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]		[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

ClaireGorjux : ClaireGorjux a déplacé la page Least-angle regression vers Régression par moindre angle

2021-05-19T17:26:51Z

ClaireGorjux a déplacé la page Least-angle regression vers Régression par moindre angle

← Version précédente	Version du 19 mai 2021 à 13:26
(Aucune différence)

Pitpitt : Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Least-angle regression ''' In statistics, least-angle regression (L... »

2020-12-17T15:56:43Z

Page créée avec « ==en construction== == Définition == XXXXXXXXX == Français == ''' XXXXXXXXX ''' == Anglais == ''' Least-angle regression ''' In statistics, least-angle regression (L... »

Nouvelle page

==en construction==

== Définition ==
XXXXXXXXX

== Français ==
''' XXXXXXXXX '''

== Anglais ==
''' Least-angle regression '''

In statistics, least-angle regression (LARS) is an algorithm for fitting linear regression models to high-dimensional data, developed by Bradley Efron, Trevor Hastie, Iain Johnstone and Robert Tibshirani.[1]

Suppose we expect a response variable to be determined by a linear combination of a subset of potential covariates. Then the LARS algorithm provides a means of producing an estimate of which variables to include, as well as their coefficients.

Instead of giving a vector result, the LARS solution consists of a curve denoting the solution for each value of the L1 norm of the parameter vector. The algorithm is similar to forward stepwise regression, but instead of including variables at each step, the estimated parameters are increased in a direction equiangular to each one's correlations with the residual.

<small>

[https://en.wikipedia.org/wiki/Least-angle_regression Source : Wikipedia Machine Learning ]

[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]