Comment sélectionner les variables les plus importantes dans un modèle de régression?

Je suis ravie de vous présenter aujourd'hui les méthodes de sélection des variables explicatives les plus importantes dans le cadre d'un modèle de régression. Ces méthodes sont couramment appliquées dans les modèles de régression linéaire et logistique. Dans un premier temps, je fournirai une explication détaillée des critères de mesure de performance, notamment : le Cp de Mallow ; les critères d'information : AIC et BIC ; la statistique du R² ajusté ; l'estimation de la variance des erreurs. Par la suite, je présenterai les trois approches les plus utilisées lorsque le nombre de variables explicatives est élevé. Enfin, je conclurai en exposant de manière simple, claire et précise les éléments essentiels à retenir sur les méthodes de sélection des variables pertinentes dans le cadre de la régression. #machinelearning #statistiques #datascience Vous pouvez me suivre sur Linkedln pour télécharger les contenues des présentation: Isabelle LACMAGO (www.linkedin.com/in/isabelle-lacmago) Rappels sur la régression linéaire simple:    • Le modèle de régression linéaire simple: t...