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Conference papers

Une initiation aux algorithmes de machine learning sur R : session 1, Gradient Boosting

Résumé : Dans ce premier séminaire, après avoir introduit les différentes étapes généralement mises en œuvre dans le cadre d'une modélisation prédictive à partir d'outils de machine learning, on s'attachera, à travers une exemple sur des données spatiotemporelles, à présenter les algorithmes les plus utilisés s'appuyant sur des algorithmes de gradient boosting et des arbres de régressions (xgboost, rf, glm/gamboost, ...). Ensuite, on montrera comment calibrer les hyperpartamètres de l'algorithme choisi à partir du package **mlr** qui permet d'utiliser et de comparer une grande diversité d'algorithmes. On discutera des précautions à prendre pour éviter le sur-apprentissage et comment interpréter et représenter les effets des différentes variables sélectionnées par les algorithmes.
Document type :
Conference papers
Complete list of metadata

https://hal.inrae.fr/hal-02952093
Contributor : Ghislain Geniaux <>
Submitted on : Tuesday, September 29, 2020 - 11:04:52 AM
Last modification on : Wednesday, September 30, 2020 - 1:58:06 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-02952093, version 1

Collections

Citation

Ghislain Geniaux. Une initiation aux algorithmes de machine learning sur R : session 1, Gradient Boosting. BEE-R Séminar, Dec 2018, avignon, France. ⟨hal-02952093⟩

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