Didactiels - Régression

Problématique Opérateurs utilisés Didacticiel Fichier
Régression PLS
Effectuer une régression PLS.
Dataset
Define Status
PLS
orange juice
Régression linéaire multiple
Effectuer une régression linéaire multiple, prédire la consommation de véhicules en fonction de leurs caractéristiques.
Dataset
Define Status
Multiple linear regression
Univariate discrete stat
Group characterization
autompg
Sélection forward pour la régression
Sélection progressive de variables dans la régression linéaire multiple : utilisation des corrélations partielles.
Forward Entry Regression
Crime dataset
Traiter la colinéarité avec la Régression PLS
Détecter et combattre la colinéarité avec la régression sur facteurs et la régression PLS. Détection du nombre "optimal" d'axes et intervalle de variation des coefficients.
Dataset
Define Status
PLS
PLS Selection
PLS Conf. Interval
cars consumption
Détection des points aberrants et influents pour la régression
Calcul des indicateurs usuels (leverage, résidu studentisé (RSTUDENT), DFFITS, Distance de Cook, COVRATIO, DFBETAS) et comparaison avec des valeurs seuils prédéfinis.
Outlier Detection
DFBETAS
US Population
Arbres de régression
Montrer l'induction des arbres de régression avec TANAGRA. Nous utilisons le fichier HOUSING, bien connu de la communauté de l'apprentissage automatique.
Regression trees
Housing dataset


Ricco Rakotomalala.