« Régression par moindre angle » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 12:07

Définition

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.

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

régression par moindre angle

régression du moindre angle

Anglais

Least-angle regression

Sources

Source : Wikipedia Machine Learning

Source : INRS

Source : Acervo Lima

Source : code.i-harness

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-==en construction==
+== Définition ==
+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.
-== Définition ==
+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.
-XXXXXXXXX
 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+'''régression par moindre angle'''
+'''régression du moindre angle'''
 == 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]
+==Sources==
-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.
+[https://en.wikipedia.org/wiki/Least-angle_regression Source : Wikipedia  Machine Learning ]
-<small>
+[http://espace.inrs.ca/id/eprint/2771/1/R001594.pdf   Source : INRS ]
-[https://en.wikipedia.org/wiki/Least-angle_regression Source : Wikipedia  Machine Learning ]
+[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:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Catégorie:Wikipedia-IA‎]]

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